Artificial Intelligence & Big Data
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Construcción de grupos o clusters
El capítulo final de la serie está dedicado a la descripción de los métodos más importantes de clasificación no supervisada, es decir, la determinación de grupos de datos en categorías o clases sin necesidad de etiquetas predefinidas.
Clasificación y discriminación
Partiendo de ejemplos sencillos de la vida diaria, el cuarto video muestra algunos métodos de clasificación supervisada —a partir de clases prefijadas—, una de las técnicas más empleadas ya por la IA para dar respuesta a todo tipo de necesidades por su precisión y facilidad de implementación.
Reglas de predicción y redes neuronales
En el tercer video se presentan los principios de selección de las reglas de predicción y se describen algunas de las más usadas, específicamente la regresión lineal y las redes neuronales. También se explica el uso combinado de distintos modelos para mejorar las predicciones.
¿Cómo se organizan los datos?
La organización y el uso de los datos es el asunto tratado en el segundo video. En él se explica la extracción de datos para poder ser operados digitalmente y el uso de indicadores, y se introducen los tres objetivos del análisis de los mismos: la predicción, la clasificación supervisada y la clasificación no supervisada.