Bueno, la minería de datos se divide en varias etapas (como definir el objetivo de su proceso de minería y limpiar los datos), pero, para hacer el trabajo real en el conjunto de datos que recopiló, es donde necesita la IA.
Necesitará algunas técnicas y algoritmos de IA para inspeccionar los datos y obtener algunos resultados. Esta técnica pertenece al aprendizaje automático y se divide en aprendizaje supervisado y no supervisado .
En el aprendizaje supervisado, la técnica más común se llama Redes neuronales, donde divide sus datos en dos conjuntos (con proporciones del 70% y 30% más comúnmente) y deja que la red aprenda a clasificar sus datos. Está supervisado porque entrena a la red enseñándole a clasificar sus datos.
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Sin supervisión, la técnica más común es el Algoritmo genético, no se supervisa porque no enseña nada, ejecuta este algoritmo en su conjunto de datos y espera descubrir relaciones ocultas entre los datos.
