Big Data

Un árbol de decisión es un algoritmo de aprendizaje supervisado no paramétrico, que se utiliza tanto para tareas de clasificación como de regresión. Tiene una estructura de árbol jerárquica, que consta de un nodo raíz, ramas, nodos internos y nodos hoja.Comienza con un nodo raíz, sin ramas entrantes. Las ramas salientes del nodo raíz alimentan los nodos internos, o nodos de decisión. Según las características disponibles, ambos tipos de nodos realizan evaluaciones para formar subconjuntos homogéneos, indicados mediante nodos hoja o nodos terminales. Los nodos hoja representan todos los resultados posibles dentro del conjunto de datos.  Fuente: https://www.ibm.com/es-es/topics/decision-trees

K-Nearest-Neighbor es un algoritmo basado en instancia de tipo supervisado de Machine Learning. Puede usarse para clasificar nuevas muestras (valores discretos) o para predecir (regresión, valores continuos).Fuente: https://www.aprendemachinelearning.com/clasificar-con-k-nearest-neighbor-ejemplo-en-python/#:~:text=K%2DNearest%2DNeighbor%20es%20un,el%20mundo%20del%20Aprendizaje%20Autom%C3%A1tico.

Es un algoritmo de aprendizaje automático supervisado que se puede utilizar para problemas de clasificación o regresión. Pero generalmente se usa para clasificar. Dadas 2 o más clases de datos etiquetadas, actúa como un clasificador discriminativo, definido formalmente por un hiperplano óptimo que separa todas las clases. Los nuevos ejemplos que luego se mapean en ese mismo espacio se pueden clasificar según el lado de la brecha en que se encuentran.https://medium.com/@csarchiquerodriguez/maquina-de-soporte-vectorial-svm-92e9f1b1b1achttps://www.iartificial.net/maquinas-de-vectores-de-soporte-svm/

Tratan de usar toda la información de las variables disponbibles para intentar agruparla y/o segmentarla, relaciona las variables de entrada con las variables de salida.

Busca planear qué estrategias debe adoptar una inteligencia artificial, genera estrategias automáticas.

No tienen estructura rígida como la necesaria para las bases de datos relacionales de los datos estructurados, pero tampoco carecen de la misma como los datos no estructurados