Resumen de Comparación empírica de dos modelos de aprendizaje automático generados mediante procesos diferentes

Alveiro Alonso Rosado Gómez, Liliana Calderón Benavides, Jorge Andrick Parra Valencia

• español

  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

• English

  Machine learning has been showing potential in the construction of models that represent the behavior that exists in the data, these models are used in different areas of knowledge to optimize the decisions that are made, automated machine learning is a field of work created to satisfy the demand for tools that allow the construction of models in a precise, agile and fast way and that are available for people who are not fluent in statistics and technology. This research makes the empirical comparison of the behavior of two models generated using normal and automated machine learning tools to classify demobilized people who may leave the reintegration process. There is agreement in the algorithm that was used, also in several of the attributes that were used and the evaluation suggests that, for the data set used, automated machine learning has better performance than traditional.