Referencias Bibliográficas: [Brookshear and Brylow, 2019]
Temas
- Definición y ejemplos de la extensa variedad de tareas de aprendizaje de máquina, incluida la clasificación.
- Aprendizaje inductivo
- Aprendizaje simple basado en estadísticas, como el clasificador ingenuo de Bayes, árboles de decisión.
- El problema exceso de ajuste.
- Medicion clasificada con exactitud.
Objetivos de Aprendizaje (Learning Outcomes)
- Listar las diferencias entre los tres principales tipos de aprendizaje: supervisado, no supervisado y por refuerzo [Familiarizarse]
- Identificar ejemplos de tareas de clasificación, considerando las características de entrada disponibles y las salidas a ser predecidas [Familiarizarse]
- Describir el sobre ajuste (overfitting) en el contexto de un problema [Familiarizarse]
Generado por Ernesto Cuadros-Vargas , Sociedad Peruana de Computación-Peru, basado en el modelo de la Computing Curricula de IEEE-CS/ACM