Читать книгу Introducción al Machine Learning con MATLAB - Erik Cuevas Jiménez - Страница 11

Existen varias clases comunes de problemas en el aprendizaje máquina. Las clases de problemas que se mencionan a continuación son arquetipos para la mayoría de los problemas, a los que nos referimos cuando el aprendizaje máquina es implementado:

Clasificación: se produce cuando los datos tienen una etiqueta, lo que significa que se les asignó una clase; por ejemplo, fraude/no fraude. La decisión que se modela consiste en asignar etiquetas a nuevos datos no etiquetados. Esto puede ser considerado como un problema al generar un discriminante y modelar las diferencias o similitudes entre grupos [3].

Regresión: los datos se encuentran etiquetados con un valor real en lugar de una etiqueta. Los ejemplos, fáciles de entender, son datos de series de tiempo, como el precio de un producto y sus variaciones, dentro de una ventana de tiempo. La decisión que se modela es la relación entre entradas y salidas.

Agrupamiento: en el agrupamiento, los datos no están etiquetados, pero se pueden dividir en grupos según la similitud y otras medidas de estructura natural en los datos. Un claro ejemplo reside en la segmentación de clientes en grupos con datos demográficos similares.

Extracción de reglas: en este tipo de problema, los datos se utilizan como base para la extracción de reglas proposicionales (antecedente/consecuente o si/entonces). Normalmente, estas reglas no están dirigidas, lo que significa que, con los métodos, se descubren relaciones estadísticamente compatibles entre atributos en los datos, que no necesariamente implican algo que se está prediciendo. Un ejemplo es el descubrimiento de la relación entre la compra de cerveza y pañales.