Análisis del aprendizaje automático
En Analytics, el aprendizaje automático es automatizado (AA-Auto). Analytics hace por usted el trabajo de computación complejo, como el preprocesamiento de datos, las selección de algoritmos, el ajuste de los hiperparámetros y la validación del modelo. Esta automatización le permite utilizar el aprendizaje automático con los datos de la compañía con relativamente poco esfuerzo y sin necesidad de tener conocimientos especializados en ciencia de datos.
Aprendizaje automático supervisado y sin supervisar
Analytics admite tanto el aprendizaje automático supervisado como sin supervisar.
El aprendizaje automático supervisado utiliza los datos existentes etiquetados con categorías o valores numéricos como la base para predecir las categorías o los valores numéricos de datos similares sin etiquetar.
El aprendizaje automático sin supervisar descubre las categorías de los datos sin etiquetar o sin categorizar.
No se admite el aprendizaje automático en computadoras de 32 bits
Si instala Analytics en una computadora de 32 bits, no se admiten las operaciones de aprendizaje automático y no aparece el menú Aprendizaje automático. Los cómputos necesarios para el aprendizaje automático requieren mucho tiempo y trabajo del procesador y es conveniente tener computadoras de 64 bits.
Operaciones de aprendizaje automático
Operación |
Tipo de AA |
Tipos de datos admitidos |
Funcionalidad |
Salida |
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Entrenar | Supervisado |
Carácter Numérico Fechahora Lógico |
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Predecir | Supervisado |
Carácter Numérico Fechahora Lógico |
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Clúster | Sin supervisar | Numérico |
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