- Aprende
- Practica
- Resultado
Objetivo
Describir el ciclo del aprendizaje automático y distinguir sus tres tipos principales.
En la programación tradicional, una persona escribe las reglas. En el aprendizaje automático (machine learning), la computadora encuentra las reglas a partir de datos:
Datos → entrenamiento → modelo → predicciones → evaluación
Tres tipos:
- Supervisado: los ejemplos traen la respuesta (etiqueta). Ej.: fotos con «gato» o «perro».
- No supervisado: sin etiquetas; busca grupos parecidos. Ej.: agrupar canciones por estilo.
- Por refuerzo: aprende probando y recibiendo premios o castigos. Ej.: una IA que aprende a jugar.
Programa · JavaScript
El modelo más sencillo: el promedio
Un «modelo» puede ser tan simple como predecir la temperatura de mañana con el promedio de los últimos 3 días. Completa la función. Debe imprimir Predicción: 25 °C.
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Salida
Aquí aparecerá lo que imprima tu programa.
Tu programa se ejecuta solo en este dispositivo, en un espacio seguro y sin internet. Es práctica: no cuenta para tu calificación.
Palabras clave
Modelo
Lo que resulta del entrenamiento: una función que hace predicciones
Entrenamiento
Proceso de ajustar el modelo a los datos
Supervisado
Aprende de ejemplos con respuesta conocida
No supervisado
Busca patrones sin respuestas
Por refuerzo
Aprende por prueba, error y recompensa