Unidad 1

APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (MACHINE LEARNING)

Descripción de la unidad

Ingresa a la descripción de la unidad 1 para que visualices ¿qué vas a aprender? y ¿qué necesitas para realizar este trabajo?

Lección 1: Aprendizaje Automático 

Introducir los conceptos fundamentales del Aprendizaje Automático, incluyendo los principales enfoques como el aprendizaje supervisado, no supervisado, semi supervisado y por refuerzo.

Descripción de la Lección

En este documento encuentras a detalle la descripción de la lección.

Actividad 1. Introducción a Aprendizaje Automático

El Aprendizaje Automático (Machine Learning en inglés) es una disciplina de la inteligencia artificial que se centra en el estudio y desarrollo de algoritmos y modelos computacionales que permiten a las máquinas aprender patrones y realizar tareas específicas sin necesidad de ser programadas explícitamente para cada una de ellas.

Actividad 2. Aprendizaje Supervisado

El aprendizaje supervisado es un paradigma dentro del campo del aprendizaje automático en el cual un modelo se entrena utilizando un conjunto de datos etiquetado. 

Actividad 3. Aprendizaje No Supervisado

El aprendizaje no supervisado es una rama del aprendizaje automático donde el modelo se entrena sin la guía de etiquetas o respuestas conocidas. 

Actividad 4. Aprendizaje Automático Semi Supervisado

Es un enfoque que combina elementos de los paradigmas supervisado y no supervisado.

Actividad 5. Aprendizaje por Refuerzo (RL)

El Aprendizaje por Refuerzo emerge como un paradigma distintivo en el campo del aprendizaje automático, presentando una perspectiva única en comparación con los enfoques supervisado y no supervisado.

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