Tareas y Algoritmos de Aprendizaje Supervisado y No Supervisado

Contenido de la Diapositiva

La diapositiva de PowerPoint presenta una comparación entre las tareas y algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado. El aprendizaje supervisado está asociado con la Clasificación, que incluye algoritmos como Naïve Bayes, Regresión Logística, K-Vecinos Más Cercanos (KNN), Máquina de Vectores de Soporte (SVM), Árboles de Decisión y Redes Neuronales Artificiales. La regresión incluye Regresión Lineal y Bosque Aleatorio. El aprendizaje no supervisado abarca el Clustering con algoritmos K-Means y de Mezcla Gaussiana, y Asociación. La Reducción de Dimensiones presenta Clustering basado en Densidad DBSCAN y Análisis de Componentes Principales (PCA).

Apariencia Gráfica

• Dos secciones principales tituladas "Aprendizaje Supervisado" y "Aprendizaje No Supervisado" con encabezados de fondo cian claro.
• Cuatro íconos de rectángulo redondeado en color teal simbolizando las principales tareas de aprendizaje: Clasificación, Regresión, Clustering y Asociación.
• Debajo de cada ícono de tarea, hay un rectángulo blanco que contiene texto más pequeño con los algoritmos específicos asociados a esa tarea.
• La Clasificación abarca cinco algoritmos; la Regresión enumera dos.
• El aprendizaje no supervisado representa dos tareas: el Clustering menciona dos algoritmos, la Asociación tiene uno, y la Reducción de Dimensiones tiene dos.
• Los elementos gráficos están distribuidos de manera uniforme, creando una apariencia simétrica.
• La paleta de colores es consistente, utilizando varios tonos de azul, teal y gris. La diapositiva tiene un aspecto pulido y profesional, utilizando codificación de colores e iconografía para definir y diferenciar las tareas de aprendizaje y los algoritmos asociados. El diseño es limpio y bien equilibrado, facilitando comparaciones fáciles entre diferentes tipos de aprendizaje.

Casos de Uso

• Explicar conceptos de aprendizaje automático en entornos educativos o talleres.
• Presentar una comparación de elecciones de algoritmos durante reuniones de proyectos de ciencia de datos.
• Enumerar técnicas disponibles al hacer una lluvia de ideas sobre enfoques para proyectos de aprendizaje automático.
• Proporcionar una visión general de las categorías de algoritmos en presentaciones a inversionistas relacionadas con la tecnología de IA.