La selección de características es un proceso de selección de variables relevantes e informativas para un modelo de aprendizaje automático, con el objetivo de mejorar la precisión y la capacidad de generalización del modelo. En lugar de utilizar todas las variables disponibles, se seleccionan las características más relevantes para reducir el costo computacional y mejorar la interpretación del modelo. Las técnicas de selección de características incluyen métodos estadísticos, de correlación y de importancia de características, entre otros. Es una técnica comúnmente utilizada en el preprocesamiento de datos para el aprendizaje automático.
El contenido de este artículo sintetiza parte del capítulo “Concepto y breve historia de la Inteligencia Artificial” de la tesis Generación de [...]
Leer más »Las principales aplicaciones de IA como la mayoría de apps están al alcance de muchas empresas y permiten que grandes cantidades de datos sean anali [...]
Leer más »La web semántica o “internet del conocimiento” es una prolongación de la actual web. A diferencia de esta, la web semántica se basa en proporci [...]
Leer más »Una de las decisiones a las que se enfrenta una empresa que necesite una infraestructura de IT, es la de elegir en dónde se localiza esta infraestruc [...]
Leer más »