自動学習は、明示的にプログラムされることなくデータから学習するアルゴリズムとコンピューター技術の開発に集中している人工知能の分野です。自動学習の基本概念には次のものがあります。

モデル：モデルは、問題または現象の数学的表現です。自動学習では、モデルは変数間の関係を表し、予測を行うために使用されます。

損失関数：損失関数は、モデル予測と実際のデータの違いを測定するために使用されます。損失関数により、自動学習アルゴリズムがモデルを最適化し、予測能力を向上させることができます。

トレーニングアルゴリズム：トレーニングアルゴリズムは、モデルを最適化し、より正確にすることを可能にする計算プロセスです。トレーニングアルゴリズムには、勾配の減少やレトロピアアルゴリズムなどの最適化アルゴリズムが含まれ、モデルパラメーターを調整して損失関数を最小限に抑えます。

検証：検証は、モデルの容量を評価するために使用されるプロセスです。モデルがトレーニングデータで非常に正確であるが、新しいデータではうまく機能しないアジュストを避けるために使用されます。

過剰適合と装着：オーバーハップとサブラッシュは、自動学習における2つの一般的な問題です。Overhabicは、モデルが非常に複雑で、データのトレーニングに合わせて調整されている場合に発生し、新しいデータで予測能力が低下します。サブラッシュは、モデルが単純すぎてデータの複雑さをキャプチャできない場合に発生します。

これらは、自動学習の基本概念の一部です。これらおよびその他の概念を深めるには、実践的なプロジェクトと演習で自動学習と実践に関する帳簿やオンラインリソースを調査することをお勧めします。
El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que se concentra en el desarrollo de algoritmos y técnicas de computadora para aprender a partir de datos sin ser explícitamente programados. Algunos de los conceptos básicos del aprendizaje automático incluyen:

Modelos: Los modelos son representaciones matemáticas de un problema o un fenómeno. En el aprendizaje automático, se utilizan modelos para representar relaciones entre variables y para hacer predicciones.

Funciones de pérdida: Las funciones de pérdida se utilizan para medir la diferencia entre las predicciones del modelo y los datos reales. La función de pérdida permite al algoritmo de aprendizaje automático optimizar su modelo y mejorar su capacidad de predicción.

Algoritmos de entrenamiento: Los algoritmos de entrenamiento son procesos computacionales que permiten optimizar el modelo y hacerlo más preciso. Los algoritmos de entrenamiento incluyen algoritmos de optimización, como descenso de gradiente y el algoritmo de retropropagación, que ajustan los parámetros del modelo para minimizar la función de pérdida.

Validación: La validación es un proceso que se utiliza para evaluar la capacidad de generalización del modelo. Se utiliza para evitar el sobreajuste, donde el modelo es muy preciso con los datos de entrenamiento pero no funciona bien con datos nuevos.

Overfitting y underfitting: El sobreajuste y el subajuste son dos problemas comunes en el aprendizaje automático. El sobreajuste ocurre cuando el modelo es muy complejo y se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento, lo que resulta en una mala capacidad de predicción con nuevos datos. El subajuste ocurre cuando el modelo es demasiado simple y no puede capturar la complejidad de los datos.

Estos son algunos de los conceptos básicos del aprendizaje automático. Para profundizar en estos y otros conceptos, es recomendable estudiar libros y recursos en línea sobre aprendizaje automático y practicar con proyectos y ejercicios prácticos.