¿Qué algoritmo está en la base del modelo?

La base de la mayoría de los modelos modernos de aprendizaje automático son algoritmos de optimización, como el descenso de gradiente, que minimiza la función de pérdida. Dependiendo del tipo de tarea y del modelo, estos pueden ser algoritmos de regresión lineal, árboles de decisión, bosques aleatorios, métodos de vectores de soporte (SVM), redes neuronales y sus variaciones (por ejemplo, redes neuronales convolucionales o recurrentes).

Por ejemplo, en las redes neuronales se utiliza el algoritmo de retropropagación para entrenar los pesos de la red basado en el descenso de gradiente.

# Ejemplo de descenso de gradiente simple para regresión lineal
import numpy as np

X = np.array([[1], [2], [3], [4]])
y = np.array([2, 4, 6, 8])

w = 0.0  # peso
b = 0.0  # sesgo
learning_rate = 0.01

for epoch in range(1000):
    y_pred = w * X + b
    error = y_pred - y
    grad_w = (2 / len(X)) * np.sum(error * X)
    grad_b = (2 / len(X)) * np.sum(error)
    w -= learning_rate * grad_w
    b -= learning_rate * grad_b

print(f"Peso entrenado: {w}, sesgo: {b}")

Por lo tanto, el algoritmo depende del modelo específico, pero en su base está la optimización de los parámetros para minimizar el error.