Читать книгу Introducción al Machine Learning con MATLAB - Erik Cuevas Jiménez - Страница 10

En este apartado, se consideran algunos conceptos de alto nivel sobre el aprendizaje. El aprendizaje máquina se apoya/basa en el aprendizaje con algoritmos. Los conceptos básicos sobre aprendizaje se definen a continuación:

Inducción: los algoritmos de aprendizaje máquina aprenden a través de un proceso llamado «inducción del aprendizaje». Este es un proceso de razonamiento donde se realiza un modelo de la información (datos de entrenamiento).

Generalización: el objetivo de la generalización reside en encontrar el patrón o modelo más significativo para las instancias del entrenamiento. A partir de este modelo, se realizan predicciones o decisiones.

Sobreentrenamiento: se conoce como sobreentrenamiento al hecho de que un modelo aprenda los datos de entrenamiento de una manera tan precisa o exacta que pierda la capacidad de generalizar. El resultado es un bajo rendimiento en datos que no sean del conjunto de entrenamiento.

Subentrenamiento: se refiere a cuando un modelo no ha aprendido suficientemente la estructura de la base de datos, debido a que el proceso de aprendizaje finalizó de forma temprana o inesperada. El resultado que otorga el subentrenamiento resulta bueno en términos de generalización, pero su rendimiento es deficiente en la mayoría de los datos, incluido el conjunto de datos de entrenamiento.

Aprendizaje en línea: el aprendizaje en línea se lleva a cabo cuando un método de aprendizaje máquina se alimenta con observaciones de datos del tema en cuestión, a medida que estén disponibles. El aprendizaje en línea requiere métodos que sean robustos para los datos ruidosos, pero también puede producir modelos que sean más afines con el estado actual del conjunto de datos del tema en cuestión.

Aprendizaje fuera de línea: el aprendizaje fuera de línea se produce cuando el método se alimenta con datos preparados previamente, que, luego, se utilizan de manera operacional en datos no observados. El proceso de entrenamiento puede controlarse y puede ajustarse de forma cuidadosa, porque el alcance de los datos de entrenamiento es conocido [2].

Una vez definidos los conceptos básicos, tanto para los datos como para el aprendizaje, se puede pasar a conocer los tipos de problemas existentes dentro del entorno del aprendizaje máquina, así como los tipos de datos y tipos de aprendizaje utilizados en el desarrollo de los algoritmos del aprendizaje máquina.