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Tipos de modelos de ML
Amazon ML admite tres tipos de modelos de ML: clasificación binaria, clasificación multiclase y regresión. El tipo de modelo que debe elegir depende del tipo de destino que desee predecir.
Modelo de clasificación binaria
Los modelos de ML de problemas de clasificación binaria predicen un resultado binario (una de las dos clases posibles). Para formar modelos de clasificación binaria, Amazon ML utiliza el algoritmo de aprendizaje estándar del sector conocido como regresión logística.
Ejemplos de problemas de clasificación binaria
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"¿Este correo electrónico es spam o no?"
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"¿El cliente comprará este producto?"
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"¿Es este producto un libro o una animal de granja?"
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"¿Esta revisión la ha escrito un cliente o un robot?"
Modelo de clasificación multiclase
Los modelos de ML de problemas de clasificación multiclase le permiten generar predicciones para varias clases (predecir uno de más de dos resultados). Para formar modelos multiclase, Amazon ML utiliza el algoritmo de aprendizaje estándar del sector conocido como regresión logística multinomial.
Ejemplos de problemas multiclase
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"¿Este producto es un libro, una película o una prenda de ropa?"
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"¿Esta película es una comedia romántica, un documental o un thriller?"
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"¿Qué categoría de productos es más interesante para este cliente?"
Modelo de regresión
Los modelos de ML para problemas de regresión predicen un valor numérico. Para formar modelos de regresión, Amazon ML utiliza el algoritmo de aprendizaje estándar del sector conocido como regresión lineal.
Ejemplos de problemas de regresión
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"¿Cuál será la temperatura en Seattle mañana?"
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"Para este producto, ¿cuántas unidades se venderán?"
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"¿A qué precio se venderá esta casa?"
