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¿Modelos de Machine Learning más usados?¿Modelos de Machine Learning más usados?

Hola a todos!

Como ya sabeis, este verano estamos colaborando en una iniciativa de Microsoft para hablar de Inteligencia Artificial y acercarla a todos los que tengan interés.

Dentro de todo esto hemos ido dando charlas y asesorando a alumnos en distintos temas y en este caso queremos publicar cuales son los Modelos de Machine Learning más ámpliamente usados.

En este caso vamos a hablar de los 10 modelos más usados según lo que he ido leyendo y la experiencia que tenemos.

Antes de nada, debo decir que el introducir dos variables en este caso, o sea:

  • Nuestra experiencia.
  • Lo que hemos leido.

Se debe a que estos modelos pueden variar en función de la industria y con esto queremos escapar de los sesgos que puedan darnos nuestras carreras.

Vamos allá:

  1. Regresión Lineal: Comúnmente usada para la predicción de valores numéricos continuos basados en variables independientes.
  2. Regresión Logística: Usada para la clasificación binaria, para predecir una de dos categorías posibles.
  3. Redes Neuronales Artificiales (ANN): Es quizá el más famosos de todos y está inspirado en el funcionamiento del cerebro humano, se usa para tareas muy distintas, aunque todas de aprendizaje automático.
  4. Redes Neuronales Recurrentes (RNN): Basadas en el anterior, están diseñadas para procesamiento de datos de secuencia (texto, series temporales, …) Muy útiles para el procesamiento de lenguaje natural y predicción de series temporales.
  5. Redes Neuronales Convolucionales (CNN): Modelo destinado al procesamiento de datos de tipo imagen, ampliamente utilizadas en tareas de clasificación y detección de objetos.
  6. Árboles de Decisión: Usada para la clasificación y regresión que utilizan una estructura de árbol y se basa en elecciones sobre las características de los datos.
  7. Random Forest: Utiliza múltiples árboles de decisión lo que le permite unas predicciones más precisas y estables.
  8. Máquinas de Vectores de Soporte (SVM): Usado para clasificación y regresión, y son especialmente útiles en conjuntos de datos de alta dimensionalidad.
  9. K-Nearest Neighbors (KNN): Usado para clasificar en base a la similitud de características con los puntos de datos vecinos.
  10. XGBoost: Es una mejora de la ML de Gradient Boosting y actualmente es extremadamente popular ya que proporciona una gran eficiencia computacional y precisión.

Espero que os resulte útil

Un saludo

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