Aprendizaje del árbol de decisiones: Wikipedia es probablemente la más sencilla para comprender la información aprendida, ya que describe lo que se ha aprendido como una secuencia de pruebas de ramificación en la nueva observación.
Usando el ejemplo Titanic en “General” en el artículo, si tiene una nueva observación que desea clasificar, primero mire el sexo, luego la edad y luego el número de hermanos a bordo. Ese árbol es el resultado aprendido del modelo.
La mayoría de los enfoques no son tan sencillos, y los árboles de decisión no son necesariamente los mejores modelos que existen, son particularmente propensos al sobreajuste.
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Si te refieres a redes neuronales, uno de los mayores problemas con ellas es que no son muy transparentes en la forma en que toman sus decisiones. Los hace difíciles de usar en contextos críticos para la seguridad.
Cuando decimos que los autos sin conductor son AI, queremos decir que contienen algo de AI (redes neuronales) que los hace posibles ahora que no lo eran antes, junto con mucho más trabajo para garantizar que los autos nunca hagan nada peligroso. Vea cómo Cómo funcionan los automóviles autónomos de Google?
