自動学習には、この魅力的な分野で理解して作業したいかどうかを知る必要があるという重要な概念がいくつかあります。最も重要なものの一部は次のとおりです。

学習モデル：これらは本当に興味深いアルゴリズムです！それらはデータで訓練されており、予測または分類を行うために使用されます。ツリーに基づいて、ニューラルネットワークに基づいて、線形など、さまざまな種類の学習モデルがあります。

トレーニングデータとテストデータ：トレーニングデータとテストデータを区別することが重要です。前者はモデルのトレーニングに使用され、後者はパフォーマンスを評価するために使用されます。

過剰フィッティングと過小装備：これらの用語を以前に聞いたことがありますか？モデルがデータをトレーニングするにはあまりにも多く適合し、新しいデータに適切に一般化することができない場合、過剰適合が発生します。一方、モデルがデータをトレーニングするのに十分に適合せず、データのパターンを説明できない場合、体力が発生します。

正則化：正規化は、自動学習モデルでの過剰適合を避けるための非常に便利な手法です。

最適化アルゴリズム：自動学習モデルを可能な限り最高にしたいですか？最適化アルゴリズムが重要です。これらは、損失関数を最小化する目的でモデルのパラメーターを調整するために使用されます。

これらは、プログラミングにおける自動学習の基本概念のほんの一部ですが、発見すべきことはもっとたくさんあります。私はあなたが彼らをもっと徹底的に探検し、それを楽しんでいることを敢えてしてほしいです！：d
Hay varios conceptos clave en el aprendizaje automático que debes conocer si quieres comprender y trabajar en este fascinante campo. Algunos de los más importantes incluyen:

Modelos de aprendizaje: ¡Estos son algoritmos realmente interesantes! Se entrenan con datos y luego se usan para hacer predicciones o clasificaciones. Hay muchos tipos diferentes de modelos de aprendizaje, como los lineales, basados en árboles y basados en redes neuronales.

Datos de entrenamiento y prueba: Es importante diferenciar entre los datos de entrenamiento y los datos de prueba. Los primeros se usan para entrenar el modelo, mientras que los segundos se usan para evaluar su rendimiento.

Overfitting y underfitting: ¿Has oído hablar de estos términos antes? El overfitting ocurre cuando un modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento y no es capaz de generalizar bien a datos nuevos. Por otro lado, el underfitting ocurre cuando un modelo no se ajusta lo suficiente a los datos de entrenamiento y no puede explicar los patrones en los datos.

Regularización: La regularización es una técnica muy útil para evitar el overfitting en los modelos de aprendizaje automático.

Algoritmos de optimización: ¿Quieres que tus modelos de aprendizaje automático sean lo mejor posible? Los algoritmos de optimización son la clave. Se usan para ajustar los parámetros de los modelos con el objetivo de minimizar una función de pérdida.

Estos son solo algunos de los conceptos básicos en el aprendizaje automático en programación, pero hay muchos más por descubrir. ¡Espero que te animes a explorarlos más a fondo y que te diviertas haciéndolo! :D