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Questions and Answers
¿En qué contexto específico la interpretabilidad de un modelo prevalecería sobre su precisión predictiva, considerando las implicaciones legales y éticas?
¿En qué contexto específico la interpretabilidad de un modelo prevalecería sobre su precisión predictiva, considerando las implicaciones legales y éticas?
- Predicción del precio de la vivienda para optimizar las inversiones inmobiliarias.
- Evaluación algorítmica de solicitudes de crédito bancario con impacto en comunidades vulnerables. (correct)
- Diagnóstico médico automatizado para pacientes con enfermedades raras.
- Detección automatizada de fraudes fiscales a gran escala.
¿Cuál es el impacto de la dimensionalidad de los datos en la eficiencia y precisión de los modelos de Machine Learning, y cómo se manifiesta este efecto en algoritmos específicos?
¿Cuál es el impacto de la dimensionalidad de los datos en la eficiencia y precisión de los modelos de Machine Learning, y cómo se manifiesta este efecto en algoritmos específicos?
- El aumento de la dimensionalidad siempre mejora la precisión en algoritmos de clustering como DBSCAN.
- A mayor dimensionalidad, menor riesgo de overfitting en Redes Neuronales Convolucionales (CNNs).
- La maldición de la dimensionalidad implica una necesidad exponencial de datos para mantener la precisión en algoritmos basados en la distancia. (correct)
- La reducción de dimensionalidad siempre resulta en una pérdida de información crítica para la clasificación en Support Vector Machines (SVMs).
Considerando las limitaciones computacionales y la necesidad de interpretabilidad, ¿qué tipo de modelo sería más adecuado para un sistema de diagnóstico médico en tiempo real en un entorno con recursos limitados?
Considerando las limitaciones computacionales y la necesidad de interpretabilidad, ¿qué tipo de modelo sería más adecuado para un sistema de diagnóstico médico en tiempo real en un entorno con recursos limitados?
- Un modelo de Random Forest con selección de características basado en el criterio de Gini impurity. (correct)
- Un modelo de Gradient Boosting Machine (GBM) con optimización de hiperparámetros mediante búsqueda bayesiana.
- Una red neuronal profunda pre-entrenada con transferencia de aprendizaje de un dataset masivo de imágenes médicas.
- Un ensamble de modelos que combina un SVM con un clasificador Naive Bayes ponderado por su rendimiento individual.
¿Cómo se diferencia fundamentalmente el enfoque de aprendizaje de un modelo basado en Boosting en comparación con un modelo de Bagging en términos de la gestión del sesgo y la varianza?
¿Cómo se diferencia fundamentalmente el enfoque de aprendizaje de un modelo basado en Boosting en comparación con un modelo de Bagging en términos de la gestión del sesgo y la varianza?
¿Cuál de los siguientes métodos de selección de modelos aborda de manera más efectiva el compromiso entre la complejidad del modelo y su capacidad de generalización, minimizando el riesgo de overfitting o underfitting?
¿Cuál de los siguientes métodos de selección de modelos aborda de manera más efectiva el compromiso entre la complejidad del modelo y su capacidad de generalización, minimizando el riesgo de overfitting o underfitting?
En el contexto de la detección de anomalías en series temporales, ¿cómo se comparan los modelos basados en métodos estadísticos tradicionales con las redes neuronales recurrentes (RNNs) en términos de su capacidad para capturar dependencias complejas y no lineales?
En el contexto de la detección de anomalías en series temporales, ¿cómo se comparan los modelos basados en métodos estadísticos tradicionales con las redes neuronales recurrentes (RNNs) en términos de su capacidad para capturar dependencias complejas y no lineales?
¿Cómo influye la elección de la métrica de evaluación en la selección del modelo óptimo en un problema de clasificación desequilibrado, donde la clase minoritaria es de particular interés?
¿Cómo influye la elección de la métrica de evaluación en la selección del modelo óptimo en un problema de clasificación desequilibrado, donde la clase minoritaria es de particular interés?
En el contexto del clustering jerárquico, ¿cómo se diferencia el enfoque aglomerativo del enfoque divisivo en términos de su complejidad computacional y la estructura de los clusters resultantes?
En el contexto del clustering jerárquico, ¿cómo se diferencia el enfoque aglomerativo del enfoque divisivo en términos de su complejidad computacional y la estructura de los clusters resultantes?
¿Cuál es el papel del backpropagation en el entrenamiento de redes neuronales profundas y cómo se aborda el problema del desvanecimiento o explosión del gradiente en arquitecturas muy profundas?
¿Cuál es el papel del backpropagation en el entrenamiento de redes neuronales profundas y cómo se aborda el problema del desvanecimiento o explosión del gradiente en arquitecturas muy profundas?
¿En qué se diferencia fundamentalmente el aprendizaje semi-supervisado del aprendizaje supervisado y no supervisado, y cuáles son sus aplicaciones más ventajosas en escenarios del mundo real?
¿En qué se diferencia fundamentalmente el aprendizaje semi-supervisado del aprendizaje supervisado y no supervisado, y cuáles son sus aplicaciones más ventajosas en escenarios del mundo real?
Flashcards
¿Qué es Regresión?
¿Qué es Regresión?
Predicción de valores continuos, como el precio de una casa.
¿Qué es Clasificación?
¿Qué es Clasificación?
Asignación de etiquetas, como clasificar correos en spam o no spam.
¿Qué es Clustering?
¿Qué es Clustering?
Agrupamiento de datos sin etiquetas, como segmentar clientes en un supermercado.
¿Qué es Deep Learning?
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¿Qué son Modelos Bayesianos?
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¿Qué son Modelos Basados en Árboles?
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¿Qué son Modelos de Boosting?
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¿Qué es Aprendizaje Supervisado?
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¿Qué es Aprendizaje No Supervisado?
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¿Qué es Aprendizaje por Refuerzo?
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Study Notes
Tipos de Modelos en Machine Learning
- Los modelos de Machine Learning son algoritmos que aprenden patrones a partir de datos.
- Se clasifican en diferentes tipos.
Regresión
- Predicción de valores continuos.
- Ejemplo: Predicción del precio de una casa.
- Modelos: Regresión Lineal, Regresión Logística, Regresión Bayesiana.
Clasificación
- Asignación de etiquetas.
- Ejemplo: Clasificación de correos en spam o no spam.
- Modelos: SVM, Árboles de Decisión, Redes Neuronales.
Clustering
- Agrupamiento de datos sin etiquetas.
- Ejemplo: Segmentación de clientes en un supermercado.
- Modelos: K-Means, DBSCAN, Clustering Jerárquico.
Redes Neuronales y Deep Learning
- Ejemplo: Reconocimiento facial en redes sociales.
- Modelos: CNNs, RNNs, Transformers.
Modelos Bayesianos
- Se basan en la Probabilidad condicional.
- Ejemplo: Clasificación de correos electrónicos basándose en palabras clave.
- Modelos: Naive Bayes, Regresión Bayesiana.
Modelos Basados en Árboles
- Ejemplo: Diagnóstico médico basado en síntomas.
- Modelos: Árbol de Decisión, Random Forest.
Modelos de Boosting
- Combinación de modelos débiles para mejorar predicciones.
- Ejemplo: Sistemas de recomendación en plataformas de streaming.
- Modelos: AdaBoost, Gradient Boosting, LightGBM, CatBoost.
Selección de Modelos
- Tipo de datos (estructurados, imágenes, texto)
- Cantidad de datos disponibles (algunos modelos necesitan más datos que otros)
- Tiempo y recursos computacionales (redes neuronales requieren mucho poder de cómputo)
- Interpretabilidad vs. Precisión (Árboles de Decisión son más interpretables, pero Redes Neuronales son más precisas)
- Si se quiere predecir el precio de una casa, se puede usar Regresión Lineal
- Para detectar fraudes bancarios, se usan modelos basados en árboles o Redes Neuronales
Tipos de Aprendizaje
- Aprendizaje Supervisado - Se entrena con datos etiquetados (entrada y salida conocidas). Ejemplo: Clasificación de correos como spam o no spam.
- Aprendizaje No Supervisado - No tiene etiquetas, el modelo busca patrones por sí solo. Ejemplo: Agrupación de clientes basada en compras.
- Aprendizaje Semi-Supervisado - Usa pocos datos etiquetados y muchos sin etiquetar. Ejemplo: Reconocimiento facial con imágenes parcialmente etiquetadas.
- Aprendizaje por Refuerzo - Aprende con prueba y error, obteniendo recompensas o castigos. Ejemplo: Un robot aprende a caminar ajustando sus movimientos.
Clustering y Método del Codo
- K-Means - Divide los datos en k grupos basándose en su similitud. Ejemplo: Agrupación de clientes según su comportamiento de compra.
- Método del Codo (Elbow Method) - Se prueba con diferentes valores de k. Se mide la inercia (distancia entre puntos y su centroide). Se grafica k vs. inercia y se elige el punto donde la curva se "dobla".
- DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) - Agrupa puntos densos y deja los puntos dispersos como "ruido". Ejemplo: Detección de fraudes bancarios.
- Clustering Jerárquico - Crea una jerarquía de clusters en forma de árbol. Ejemplo: Organización de documentos según temas.
Flujo de Trabajo en Machine Learning
- Recolección de datos - Obtener datos confiables.
- Procesamiento y limpieza - Eliminar valores erróneos o faltantes.
- Selección del modelo - Escoger el modelo adecuado.
- Entrenamiento y validación - Ajustar el modelo con datos.
- Evaluación - Medir su desempeño con métricas.
- Despliegue y monitoreo - Implementarlo en producción y monitorear su rendimiento.
Diferencias entre Machine Learning y Deep Learning
- Machine learning funciona con modelos que aprenden de los datos y funciona con pocos datos, mientras que Deep learning utiliza Redes neuronales profundas que imitan el cerebro humano y requiere grandes volúmenes de datos
- El machine learning requiere selección manual de las características y se ejecuta en CPU.
- El deep learning aprende características automáticamente y necesita GPU para entrenar eficientemente.
- En machine learning como ejemplo de modelos se puede usar Regresión, SVM, Árboles de decisión, mientras que para deep learning se usan CNNs, RNNs, Transformers.
- Como ejemplo de aplicación, Machine Learning se utiliza para la detección de spam en correos electrónicos, mientras que Deep Learning se usa para el reconocimiento facial en fotos.
- Machine Learning necesita que le digas qué características usar (ejemplo: color y forma para clasificar gatos vs. perros).
- Deep Learning aprende automáticamente qué características son importantes (ejemplo: detecta bigotes, orejas y ojos sin que se lo indiques).
Backpropagation
- Es el proceso de aprendizaje de las redes neuronales, consiste en calcular el error en la salida, propagar el error hacia atrás ajustando los pesos y repetir hasta minimizar el error.
- Es como lanzar dardos: al principio fallas, pero ajustas la dirección y fuerza con cada intento hasta acertar.
Conclusión
- Machine Learning tiene varios tipos de modelos con ventajas y desventajas
- La selección del modelo depende de los datos y el problema
- Clustering es útil para encontrar patrones sin etiquetas
- El flujo de trabajo sigue una serie de pasos lógicos
- Deep Learning es una evolución de Machine Learning con mayor capacidad de aprendizaje
- Backpropagation permite a las redes neuronales mejorar su desempeño con el tiempo.
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