Métodos estadísticos de aprendizaje

Asignatura: Inteligencia Artificial, 7mo semestre.

Métodos estadísticos de aprendizaje

     El aprendizaje estadístico y las redes neuronales son herramientas esenciales en el campo del aprendizaje automático. El aprendizaje estadístico utiliza diferentes técnicas, como el aprendizaje con datos completos, el aprendizaje del parámetro de máxima verosimilitud, los modelos de Bayes simples, el aprendizaje con variables ocultas y el aprendizaje basado en instancias, para analizar datos y tomar decisiones en distintos contextos.

Entre estas técnicas, el aprendizaje con datos completos se utiliza cuando se dispone de un conjunto completo de datos etiquetados, mientras que el aprendizaje del parámetro de máxima verosimilitud se utiliza para encontrar los valores de los parámetros de un modelo que maximizan la probabilidad de los datos observados. Los modelos de Bayes simples se basan en el teorema de Bayes para calcular la probabilidad de una hipótesis dado un conjunto de datos, mientras que el aprendizaje con variables ocultas se utiliza cuando no se dispone de datos completos y se desconoce la respuesta correcta para algunas observaciones. El aprendizaje basado en instancias se utiliza para predecir la respuesta correcta para nuevas observaciones basándose en ejemplos similares del conjunto de entrenamiento.

Por otro lado, las redes neuronales son una técnica de aprendizaje automático que se basa en la estructura y el funcionamiento del cerebro humano. Las redes neuronales pueden ser de diferentes tipos, como las de una sola capa con alimentación hacia delante y las multicapa con alimentación hacia delante. Las de una sola capa con alimentación hacia delante son las más simples y se utilizan comúnmente en la clasificación y la regresión, mientras que las multicapa con alimentación hacia delante son más complejas y se utilizan para modelar patrones y relaciones más complejos en los datos. Estas técnicas de aprendizaje están sujetas a errores, que pueden requerir grandes cantidades de datos y capacidad de procesamiento para obtener resultados precisos.

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