Qué es ML
Para seguir el código en este curso, es útil completar los siguientes cursos primero, a menos que estos temas ya sean familiares:
Aprendizaje automático (ML) es un enfoque de programación donde los ordenadores aprenden a partir de datos para resolver una tarea en lugar de recibir instrucciones explícitas.
Considere el ejemplo de un clasificador de spam/ham (no spam).
Construir un sistema de este tipo con un enfoque de programación tradicional (sin ML) es complicado, ya que requiere escribir reglas explícitas, incluso compilar manualmente una lista de palabras de spam.
Con el aprendizaje automático, el modelo se entrena con muchos ejemplos de correos electrónicos de spam y ham, y aprende por sí mismo los patrones que los distinguen.
Los datos proporcionados para el entrenamiento se denominan conjunto de entrenamiento. En este caso, consiste en correos electrónicos ya etiquetados como spam o ham, lo que permite al modelo captar las características de ambas categorías.
Después del entrenamiento, el modelo se evalúa utilizando un conjunto de prueba: una colección separada de correos electrónicos etiquetados. Este paso verifica qué tan bien el modelo generaliza a nuevos datos no vistos.
¡Gracias por tus comentarios!
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Can you explain more about how the training and test sets are created?
What are some common features used to classify emails as spam or ham?
How does the model actually learn to distinguish between spam and ham?
Awesome!
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Aprendizaje automático (ML) es un enfoque de programación donde los ordenadores aprenden a partir de datos para resolver una tarea en lugar de recibir instrucciones explícitas.
Considere el ejemplo de un clasificador de spam/ham (no spam).
Construir un sistema de este tipo con un enfoque de programación tradicional (sin ML) es complicado, ya que requiere escribir reglas explícitas, incluso compilar manualmente una lista de palabras de spam.
Con el aprendizaje automático, el modelo se entrena con muchos ejemplos de correos electrónicos de spam y ham, y aprende por sí mismo los patrones que los distinguen.
Los datos proporcionados para el entrenamiento se denominan conjunto de entrenamiento. En este caso, consiste en correos electrónicos ya etiquetados como spam o ham, lo que permite al modelo captar las características de ambas categorías.
Después del entrenamiento, el modelo se evalúa utilizando un conjunto de prueba: una colección separada de correos electrónicos etiquetados. Este paso verifica qué tan bien el modelo generaliza a nuevos datos no vistos.
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