Paradigmas del machine learning

Paradigmas Principales del Machine Learning

1. Aprendizaje Supervisado

• Es el paradigma más común
• El modelo aprende de datos etiquetados
• Ejemplos típicos:
  • Clasificación (predecir categorías)
  • Regresión (predecir valores continuos)
• Aplicaciones: detección de spam, predicción de precios, diagnóstico médico

2. Aprendizaje No Supervisado

• Trabaja con datos no etiquetados
• Busca patrones y estructuras ocultas
• Técnicas principales:
  • Clustering (agrupamiento)
  • Reducción de dimensionalidad
  • Detección de anomalías
• Aplicaciones: segmentación de clientes, análisis de comportamiento

3. Aprendizaje por Refuerzo

• El modelo aprende mediante prueba y error
• Recibe recompensas o penalizaciones
• Interactúa con un entorno
• Aplicaciones:
  • Juegos
  • Robótica
  • Sistemas de recomendación

4. Aprendizaje Semi-supervisado

• Combina datos etiquetados y no etiquetados
• Útil cuando etiquetar datos es costoso
• Aprovecha grandes cantidades de datos no etiquetados
• Aplicaciones: procesamiento de lenguaje natural, visión por computador

5. Aprendizaje Profundo (Deep Learning)

• Subconjunto del Machine Learning
• Utiliza redes neuronales profundas
• Puede aplicarse a cualquiera de los paradigmas anteriores
• Especialmente efectivo en:
  • Procesamiento de imágenes
  • Reconocimiento de voz
  • Procesamiento de lenguaje natural

Cada paradigma tiene sus propias fortalezas y casos de uso específicos. La elección del paradigma dependerá de:

• El tipo de problema a resolver
• Los datos disponibles
• Los recursos computacionales
• La necesidad de interpretabilidad
• El tiempo de entrenamiento requerido