Aprendizaje automático

1. Introducción al machine
learning
MgSc Héctor Andrés Mora Paz

2. Métricas
Sobreajuste
Algoritmos
Ejercicios

3. Aprendizaje automático
Developer
Learning
algorithm

5. Descubrimiento de conocimiento en BD
(KDD)

6. Aprendizaje automático
𝒚 ≈
Aprendizaje supervisado
𝒚 ∈ ℤ
𝒚 ∈ ℝ
Clasificación
Regresión

7. Métricas de evaluación de modelos
De aprendizaje automático supervisado
Qué algoritmo de ML es mejor?

8. Evaluación del modelo

9. Métricas de regresión

10. Métricas de regresión

11. Métricas de regresión

12. Métricas de regresión

13. Métricas de regresión

14. Métricas de regresión

15. Métricas de regresión
(-inf, 1)

16. Métricas de regresión

17. Veamos un ejemplo

18. Métricas de clasificación

19. Matriz de confusión

20. Métricas de clasificación

21. Lo que se quiere que no pase
Métricas de clasificación

22. Sensibilidad Recall
Métricas de clasificación

23. Métricas de clasificación

24. Métricas de clasificación

25. Métricas de clasificación

26. Veamos un ejemplo

27. Sobre ajuste, imaginen una competencia de triatlón

28. Quién ganará?

29. Sobre ajuste

30. Sobre ajuste

32. Partición de datos

33. Partición de datos

34. https://genome.tugraz.at/proclassify/help/pages/XV.html
Validación cruzada

35. Veamos un ejemplo

37. https://scikit-
learn.org/stable/modules/cross_validation.html

38. Distancia Euclidiana

39. Distancia Manhattan

40. KNN

41. KNN

42. Regresión lineal