Comparación Empírica De Dos Modelos De Aprendizaje Automático Generados Mediante Procesos Diferentes

Abstract

El aprendizaje automático, viene demostrando un potencial en la construcción de modelos que representan el comportamiento que existe en los datos, estos modelos son utilizados en diferentes áreas del conocimiento para optimizar las decisiones que se toman, el aprendizaje automático automatizado, es un campo de trabajo creado para satisfacer la demanda de herramientas que permitan la construcción de modelos de forma precisa, ágil y rápida y que estén disponibles para personas que no dominan la estadística y la tecnología. Esta investigación hace la comparación empírica del comportamiento de dos modelos generados utilizando herramientas de aprendizaje automático normales y automatizas para clasificar las personas desmovilizadas que pueden abandonar el proceso de reintegración. Existe coincidencia en el algoritmo que se utilizó, también en varios de los atributos que se emplearon y la evaluación sugiere que, para el conjunto de datos utilizado, el aprendizaje automático automatizado, tiene mejor rendimiento que el tradicional