En el machine learning también conocido como aprendizaje automático existen muchas definiciones que pueden llegar a ser un tanto difíciles de entender, bueno no te voy a mentir, hay algunos conceptos que parecen salidos del mismo infierno.
Y es que una de las cosas indispensables a la hora de aprender MACHINE LEARNING, es de entender la diferencia entre los algoritmos de clasificación y los de regresión. Por una sencilla razón, son la base de todo el estudio del aprendizaje automático, incluso de la Inteligencia artificial.
Esto es lo que vas a aprender
Regresión vs clasificación
Es bien sabido que no me gusta darle vueltas al asunto, por lo que te voy a decir una definición poco convencional, pero muy concisa sobre la diferencia entre regresión y clasificación.
La regresión tiene el objetivo de predecir valores continuos (Números pues, como el 1, 2.3, 3.1416 etc…), Y la clasificación tiene la tarea de asignar una clase, es decir predecir a que clase pertenece un conjunto de datos, aquí es muy importante entender que en los problemas de clasificación los valores son discretos .
Ejemplo de regresión
El ejemplo más claro para este tipo de problemas es el de fijar el precio de nuestra casa, por lo general lo realizamos basados en una serie de parámetros como la cantidad de baños, metros cuadrados, habitaciones, etc.
Al final lo que buscamos es que nuestro algoritmo nos arroje un dato continuo, en este caso el valor en dólares de nuestra casa.
Ejemplo de clasificación
No tengo idea de qué algoritmo usa Google para clasificar sus imágenes, pero definitivamente usan inteligencia artificial y MACHINE LEARNING.
Cuando buscas alguna imagen o subes la imagen a Google images, lo que vas a encontrar son muchos sitios web que la han previamente y en el caso de un producto, es muy sencillo encontrar los datos del mismo si no tienes idea de qué es lo que aparece en la imagen que subiste.
Lo que sucederá cuando subas la imagen es que el santo patrono Google va a mostrar no sólo el producto que subiste, sino también una serie de productos relacionados, esto es porque esos productos forman parte de la misma categoría, y eso mi amigo es un problema de clasificación.
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