Existen muchas técnicas y algoritmos de machine learning disponibles. Lo que selecciones dependerá del problema que intentas resolver y las características de los datos. Esta es una visión general rápida de algunos de los más comunes: la regresión lineal se usa cuando el objetivo es predecir una variable continua. La regresión lineal asume una relación lineal entre las variables de entrada y la variable objetivo. Un ejemplo sería predecir los precios de las viviendas como una combinación lineal de metros cuadrados, ubicación, cantidad de dormitorios y otras características. La regresión logística se usa para la clasificación binaria de problemas en los que el objetivo es predecir un resultado de sí/no. La regresión logística estima la probabilidad de la variable objetivo según un modelo lineal de variables de entrada. Un ejemplo sería predecir si una solicitud de préstamo se aprobará o no según el puntaje crediticio y otros datos financieros del solicitante. Los árboles de decisión siguen un modelo tipo árbol para mapear las decisiones a las posibles consecuencias. Cada decisión (regla) representa una prueba de una variable de entrada, y se pueden aplicar varias reglas de forma sucesiva siguiendo un modelo tipo árbol. Se dividen los datos en subconjuntos, con la características más significativa en cada nodo del árbol. Por ejemplo, los árboles de decisión pueden usarse para identificar clientes potenciales para una campaña de marketing según sus intereses y datos demográficos. Los bosques aleatorios combinan varios árboles de decisión para mejorar la precisión de la predicción. Cada árbol de decisión se entrena con un subconjunto aleatorio de datos de entrenamiento y un subconjunto de variables de entrada. Los bosques aleatorios son más precisos que los árboles de decisión individuales y manejan mejor los sets de datos complejos o datos faltantes, pero pueden crecer bastante y requerir más memoria cuando se usan en inferencia. Los árboles de decisión potenciados entrenan una sucesión de árboles de decisión, y cada árbol de decisión mejora sobre la base del anterior. El procedimiento de potenciación toma los puntos de datos que se clasificaron incorrectamente en la iteración anterior del árbol de decisiones y retiene un nuevo árbol de decisión para mejorar la clasificación de estos puntos previamente mal clasificados. El popular paquete XGBoost Python implementa este algoritmo. Las máquinas de vectores de soporte trabajan para encontrar un hiperplano que separe de la mejor forma los puntos de datos de una clase de los de otra clase. Lo hace minimizando el "margen" entre las clases. Los vectores de soporte hacen referencia a las pocas observaciones que identifican la ubicación del hiperplano de separación, definido por tres puntos. El algoritmo de SVM estándar aplica solo a la clasificación binaria. Los problemas multiclase se reducen a una serie de unos binarios. Las redes neuronales están inspiradas en la estructura y función del cerebro humano. Consisten en capas interconectadas de nodos que pueden aprender a reconocer patrones en los datos ajustando las fortalezas de las conexiones entre ellos. Los algoritmos de agrupación se usan para agrupar puntos de datos en clusters según su similitud. Pueden usarse para tareas como la segmentación de clientes y la detección de anomalías. Es particularmente útil para la segmentación y el procesamiento de imágenes.