Como un amplio subcampo de inteligencia artificial, el aprendizaje automático se ocupa del diseño y desarrollo de algoritmos y técnicas que permiten a las computadoras “aprender”. A nivel general, hay dos tipos de aprendizaje: inductivo y deductivo. Los métodos de aprendizaje automático inductivos extraen reglas y patrones de conjuntos de datos masivos.
El objetivo principal de la investigación del aprendizaje automático es extraer información de los datos automáticamente, por métodos computacionales y estadísticos. Por lo tanto, el aprendizaje automático está estrechamente relacionado no solo con la minería de datos y las estadísticas, sino también con la informática teórica.
La minería de datos se basa en el uso de datos del mundo real. Estos datos son extremadamente vulnerables a la co-linealidad precisamente porque los datos del mundo real pueden tener interrelaciones desconocidas. Una debilidad inevitable de la minería de datos es que los datos críticos que pueden explicar las relaciones nunca se observan. Se pueden utilizar enfoques alternativos que utilizan un enfoque basado en experimentos, como el Modelado de elección para datos generados por humanos. Las correlaciones inherentes se controlan o eliminan por completo mediante la construcción de un diseño experimental.
¿Conoces el aprendizaje automático?
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