Desafíos y aplicaciones del aprendizaje automático

Name: Desafíos y aplicaciones del aprendizaje automático
Author: Gabriel Popoola

Este capítulo cubrirá los desafíos y las aplicaciones en el campo del aprendizaje automático. Cubrirá la selección de modelos para el aprendizaje automático…

Preview the first lesson free — get full access to all 5 lessons.

Solicitar una demo Iniciar sesión

Curso: bajo demanda

Bienvenido al curso de KnowledgeCity sobre el aprendizaje automático, Aprendizaje automático, desafíos y aplicaciones. En estas lecciones, aprenderá sobre la selección de modelos, desafíos, consideraciones éticas, consideraciones clave, y aplicaciones. ¿Qué es la selección de modelos? La selección del modelo es el proceso de seleccionar un buen modelo de aprendizaje automático para entrenar usando un conjunto de datos. Se puede aplicar de dos formas. Primero, puede ser a través de múltiples modelos del mismo tipo, o puede ser a través de múltiples modelos de diferentes tipos. Cosas a considerar al someterse a la selección del modelo, nuestros requisitos de las partes interesadas. Sea quien sea o para quien estés produciendo este modelo, ¿Cuáles son los criterios del cliente? Recursos informáticos disponibles. Entonces, dependiendo de la complejidad del modelo, puede muy bien ser imposible implementar algunos de los más complejos, dados los recursos informáticos que tiene disponible para ti. Así que tendrás que seleccionar un modelo. que realmente se puede entrenar, teniendo en cuenta los recursos que tiene. Además, desea considerar el objetivo general o propósito del modelo que se está entrenando o desarrollando. y si el objetivo del modelo es hacer predicciones sobre los datos que pueden o no parecerse a los datos de entrenamiento, entonces quiere asegurarse de que el modelo que seleccione es robusto a los cambios. Si por casualidad sabe que los datos estarás usando clasificar será muy similar a los datos de entrenamiento, o no habrá una gran variación o variación, entonces probablemente pueda seleccionar un modelo más simple para usar. A continuación, voy a entrar en los pros y los contras del modelo. Para máquinas de vectores de soporte, las ventajas son que no se ve muy afectado por los valores atípicos. Es una de las mejores opciones cuando las clases son separables. y funciona bien con datos dimensionales altos. Algunos aspectos negativos son que puede ser lento para grandes conjuntos de datos. Y si sus clases se superponen de alguna manera, entonces puede disminuir en gran medida el rendimiento del modelo. Y, por último, elegir la función de kernel correcta puede ser muy complicado y difícil para las SVM. Para la regresión logística, las ventajas son que es fácil de implementar. No requiere que escale sus características de ninguna manera. Y no requiere optimizar sus hiperparámetros de cualquier manera. En el lado negativo, no son muy útiles para datos no lineales. Funcionan mal con datos de entrada altamente correlacionados. Y son fácilmente superados por otros algoritmos y clasificadores. Para bosques aleatorios, son buenos para manejar datos faltantes. No se ven muy afectados por los valores atípicos. Y tienen menos errores que los árboles individuales. En el lado negativo, se requiere que las características tengan algún poder predictivo. No son fácilmente explicables. porque involucran tantos clasificadores más pequeños. Y requieren las predicciones de los árboles estar sin correlación. Por último, para los árboles de decisión, las ventajas son que no requieren los datos para ser normalizado o escalado. No se ven muy afectados por los valores faltantes. Y son fáciles de explicar y visualizar. A la baja, son propensos a sobreajustarse, sensible a los más mínimos cambios en los datos. Y pueden tener tiempos de entrenamiento más largos. Esto concluye esta lección. Y a continuación, vamos a discutir algunos de los desafíos con aprendizaje automático. Gracias.

Principiante Proveedor : Gabriel Popoola 5 lecciones · 10m en Árabe, Alemán, Inglés, Español, Francés, Portugués, Urdu, Chinese

Descripción del curso

Este capítulo cubrirá los desafíos y las aplicaciones en el campo del aprendizaje automático. Cubrirá la selección de modelos para el aprendizaje automático, así como consideraciones éticas y otras consideraciones clave. También se cubrirán desafíos específicos de aprendizaje automático y algunas de sus aplicaciones más populares.

Objetivos de aprendizaje:

Habilidades:

Lo que aprenderás

Aprender acerca de los principales tipos de selección de modelos para aprendizaje automático
Identificar desafíos comunes encontrados en aprendizaje automático
Examinar consideraciones éticas relevantes para aprendizaje automático
Revisar consideraciones clave al trabajar con aprendizaje automático
Explorar aplicaciones populares de aprendizaje automático

Puntos clave

Este capítulo cubre desafíos y aplicaciones en el campo del aprendizaje automático.
La selección de modelos implica comprender sus principales tipos aplicados al aprendizaje automático.
El aprendizaje automático implica tanto consideraciones éticas como otras consideraciones clave.
El curso aborda desafíos específicos de aprendizaje automático junto con algunas de sus aplicaciones más populares.

Preguntas frecuentes

¿Qué cubre este curso?

Cubre desafíos y aplicaciones en el campo del aprendizaje automático, incluyendo selección de modelos, consideraciones éticas y otras consideraciones clave, desafíos específicos de aprendizaje automático y algunas de sus aplicaciones más populares.

¿Cuáles son los objetivos de aprendizaje de este curso?

Los objetivos son aprender sobre los principales tipos de selección de modelos y aprender sobre desafíos comunes de aprendizaje automático.

¿Qué lecciones se incluyen en este curso?

Las lecciones son Selección de Modelos, Desafíos, Consideraciones Éticas, Consideraciones Clave y Aplicaciones.

¿Qué habilidades se relacionan con este curso?

Se relaciona con Aprendizaje Automático Automatizado, Aprendizaje Automático, Algoritmos de Aprendizaje Automático, Métodos de Aprendizaje Automático, Entrenamiento de Modelos de Aprendizaje Automático y Monitoreo y Evaluación de Modelos de Aprendizaje Automático.