Esta es una traducción que desde EGA Futura ofrecemos como cortesía a toda la Ohana y comunidad de programadores, consultores, administradores y arquitectos de Salesforce para toda Iberoamérica
El enlace a la publicación original, lo encontrarás al final de este artículo.
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El artículo analiza el aprendizaje automático y la clasificación de bosques aleatorios como modelos populares utilizados por los científicos de datos. Explica que el aprendizaje automático permite a las empresas hacer predicciones a partir de datos históricos, y se puede utilizar para mejorar la toma de decisiones y ofrecer mejores recomendaciones a los clientes. El artículo también presenta dos tipos de aprendizaje automático: supervisado y no supervisado. El aprendizaje supervisado consiste en entrenar un algoritmo con datos etiquetados, mientras que el aprendizaje no supervisado consiste en encontrar patrones en datos no etiquetados.
A continuación, el artículo se centra en la clasificación de bosques aleatorios, que es un modelo versátil de aprendizaje automático que utiliza múltiples árboles de decisión para llegar a un único resultado. Explica cómo se utiliza la clasificación de bosques aleatorios en diversos sectores, como las finanzas, la sanidad y el comercio electrónico. El artículo concluye animando a los lectores a seguir explorando el aprendizaje automático e integrarlo con la plataforma Einstein 1.
En general, el artículo ofrece una visión general del aprendizaje automático y la clasificación de bosques aleatorios, destacando sus aplicaciones y beneficios en diferentes industrias. También incluye recursos adicionales para que los lectores profundicen en el tema.
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Esta es una traducción realizada por EGA Futura, y este es el link a la publicación original: https://developer.salesforce.com/blogs/2023/12/machine-learning-and-random-forest-classification.html
