Aprovecharé la analítica para el éxito

1. Aprendizaje semi-supervisado: El aprendizaje semi-supervisado combina elementos del aprendizaje supervisado y no supervisado. Aprovecha una pequeña cantidad de datos etiquetados junto con una gran cantidad de datos no etiquetados para mejorar la precisión del aprendizaje.
2. Aprendizaje por refuerzo: El aprendizaje por refuerzo implica entrenar a agentes para tomar decisiones secuenciales interactuando con un entorno. El agente aprende recibiendo retroalimentación en forma de recompensas o penalizaciones por sus acciones, con el objetivo de maximizar las recompensas acumuladas con el tiempo.

Los algoritmos de machine learning pueden clasificarse aún más según su funcionalidad, como:

• Regresión: Predecir resultados continuos.
• Clasificación: Predecir resultados discretos o asignar etiquetas a puntos de datos.
• Agrupamiento: Agrupar puntos de datos similares según sus características.
• Reducción de dimensionalidad: Reducir el número de características en un conjunto de datos mientras se preserva la información importante.

Los algoritmos populares de machine learning incluyen regresión lineal, árboles de decisión, máquinas de vectores de soporte, k vecinos más cercanos, redes neuronales y modelos de deep learning como las redes neuronales convolucionales (CNNs) y las redes neuronales recurrentes (RNNs).