AWS Certified AI Practitioner
Aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo
Las tres formas en que un modelo puede aprender: supervisado a partir de ejemplos etiquetados, no supervisado a partir de datos sin etiquetar, y por refuerzo a partir de recompensa y penalización.
Principiante 16 minutos 4 Objetivos de aprendizaje
- Explicar el aprendizaje supervisado y sus dos tareas principales, regresión y clasificación
- Explicar el aprendizaje no supervisado y la tarea de clustering
- Explicar el aprendizaje por refuerzo a través del ciclo de agente, entorno y recompensa
- Emparejar un problema con el tipo de aprendizaje correcto según los datos disponibles