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Los conjuntos de datos grandes y de alta dimension son comunes en la era moderna de la instrumentacion computarizada y el almacenamiento electronico de datos. Los datos de alta dimension presentan muchos desafios para la visualizacion, el analisis y el modelado estadistico. La visualizacion de datos, por supuesto, es imposible mas alla de unas pocas dimensiones. Como resultado, el reconocimiento de patrones, el pre procesamiento de datos y la seleccion de modelos deben basarse en gran medida en metodos numericos. Las tecnicas de aprendizaje automatico (Machine Learning) ayudan en estas tareasEl aprendizaje automatico utiliza dos tipos de tecnicas: el aprendizaje supervisado, que entrena un modelo sobre datos de entrada y salida conocidos para que pueda predecir salidas futuras, y el aprendizaje no supervisado, que encuentra patrones ocultos o estructuras intrinsecas en los datos de entrada.El objetivo del aprendizaje supervisado es construir un modelo que haga predicciones basadas en la evidencia en presencia de incertidumbre. Un algoritmo de aprendizaje supervisado toma un conjunto conocido de datos de entrada y respuestas conocidas a los datos (salida) y entrena un modelo para generar predicciones razonables para la respuesta a nuevos datos. El aprendizaje supervisado utiliza tecnicas de clasificacion y regresion para desarrollar modelos predictivos (este libro desarrolla tecnicas de clasificacion).El aprendizaje sin supervision encuentra patrones ocultos o estructuras intrinsecas en los datos. Se utiliza para extraer inferencias a partir de conjuntos de datos que consisten en datos de entrada sin respuestas etiquetadas. El agrupamiento por cluster es la tecnica de aprendizaje no supervisado mas comun. Se utiliza para el analisis exploratorio de datos para encontrar patrones o agrupaciones ocultos en los datos. Las aplicaciones para la agrupacion incluyen el analisis de secuencias geneticas, la investigacion de mercado y el reconocimiento de objetos.

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9781696919050

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