Exploramos dos paradigmas del Machine Learning. Ahora, comparemos sus fortalezas, debilidades y cómo pueden ser usados para enseñar.
Fáciles de entender e interpretar. Su lógica de "si... entonces..." es muy visual.
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Pueden volverse demasiado complejos y "memorizar" los datos.
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Ideales para problemas donde la interpretabilidad es clave.
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Resuelve problemas complejos sin datos etiquetados.
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Requiere muchos datos y tiempo de entrenamiento.
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Perfecto para sistemas autónomos en entornos dinámicos.
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Son una herramienta fantástica para introducir conceptos de clasificación y reglas lógicas. La visualización del árbol conecta directamente con el pensamiento humano, haciendo tangible la idea de cómo una máquina puede "decidir". Es ideal para explicar la importancia de la simplicidad y el riesgo de sobreajuste de una manera muy intuitiva.
Beneficios clave:
Introduce conceptos de clasificación intuitivamente
Visualización clara de la toma de decisiones
Es perfecto para ilustrar la idea de aprender de la experiencia y la toma de decisiones a largo plazo. Un entorno como el laberinto ayuda a los estudiantes a comprender los conceptos de estado, acción y recompensa. Permite enseñar cómo un objetivo complejo (llegar a la meta) se descompone en una serie de decisiones simples pero conectadas.
Beneficios clave:
Ilustra el aprendizaje por experiencia
Enseña toma de decisiones secuenciales