Objetivo

Estudiar los tres pilares de un sistema de inteligencia artificial: los datos, los modelos y el aprendizaje, indicando cuáles son los recursos matemáticos que más se utilizan en cada uno.

Descripción

Una de las mayores cuestiones que enfrenta un experto en inteligencia artificial consiste en determinar cuándo un modelo se considera adecuado. En este tema conocerás los criterios de selección de modelo, los cuales a su vez se apoyan en herramientas que permiten garantizar que la predicción o inferencia que se obtiene ante nuevos datos sea la más adecuada.

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Modelos matemáticos para aprendizaje automático

Revisa la siguiente lectura:

Para conocer más sobre modelos matemáticos para aprendizaje automático, te recomendamos leer:

Scikit-Learn. (s.f.). 3. Model selection and evaluation. Recuperado de https://scikit-learn.org/stable/model_selection.html

Objetivo

Aplicar los conocimientos sobre criterios de selección de modelos de aprendizaje automático en la resolución de problemas.

Instrucciones

1. Lee el siguiente artículo:
   http://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstream/10495/20164/1/CarmonaMaricela_2021_DeteccionFraudeFinanciero.pdf


2. Responde las siguientes preguntas:
• ¿Cuáles son los modelos de aprendizaje automático que evalúa el autor?
• Identifica las tres fases algorítmicas de la etapa de aprendizaje.
• ¿Cuáles son los elementos que consideró el autor para desarrollar el algoritmo de la validación cruzada?
• ¿Cuáles fueron las conclusiones después de seleccionar y evaluar los modelos?


3. Con base en el artículo de el punto 1, utiliza la herramienta AutoAI de la plataforma IBM Watson Studio y genera un modelo de aprendizaje automático que evalúe el mismo conjunto de datos analizado en el material. Compara los criterios de selección del modelo que fueron considerados por el autor del artículo y las métricas entregadas por la aplicación AutoAI.

Checklist

Asegúrate de:

• Analiza y responde de manera correcta a las interrogantes indicadas sobre el artículo sugerido.
• Construye el modelo de aprendizaje automático con la herramienta AutoAI y compara correctamente los criterios de selección considerados por ambas propuestas.