En inteligencia artificial y machine learning, un estimador es un componente o algoritmo que se entrena con datos para ajustar sus parámetros y hacer predicciones o inferencias. Los estimadores son fundamentales en la construcción de modelos predictivos, ya que su función es aproximar una función desconocida a partir de ejemplos conocidos (datos de entrenamiento). Ejemplos de estimadores incluyen regresiones lineales, árboles de decisión y redes neuronales. Su rendimiento se evalúa mediante métricas específicas que determinan qué tan bien el estimador se ajusta a los datos.
Artículos relacionados
-
Ciberseguridad e Inteligencia Artificial: usos y riesgos clave
Vivimos en un mundo cada vez más conectado, donde cada clic, transacción o interacción deja un rastro digital. Esta hiperconectividad…
-
Extracción de entidades nombradas (NER) paso a paso con spaCy
En un mundo donde el volumen de datos textuales crece exponencialmente, contar con herramientas que permitan estructurar y extraer información…
-
Análisis de tópicos en grandes volúmenes de texto con LDA
En la era del big data, uno de los mayores retos para investigadores, empresas y medios digitales es extraer conocimiento…