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Principales algoritmos de Machine Learning
En los sistemas de información, los algoritmos de Machine Learning (ML – Aprendizaje Automático) se utilizan para analizar datos, predecir comportamientos, clasificar información y apoyar la toma de decisiones en contextos administrativos y organizacionales. A continuación, se describen los principales algoritmos mostrados en la imagen, ordenados de manera progresiva según su lógica de uso y aplicación.
1. Regresión Lineal (Linear Regression – Regresión Lineal)
Se utiliza para predecir valores numéricos continuos a partir de una relación lineal entre variables.
Desde la administración, es frecuente en proyecciones de ventas, estimaciones de costos o análisis presupuestarios dentro de los sistemas de información gerencial.
2. Regresión Logística (Logistic Regression – Regresión Logística)
A diferencia de la regresión lineal, se emplea para clasificación binaria (sí/no, verdadero/falso).
En sistemas administrativos, se aplica en evaluación de riesgo, probabilidad de incumplimiento, aceptación o rechazo de clientes y procesos de control interno.
3. Árbol de Decisión (Decision Tree – Árbol de Decisión)
Modelo basado en reglas que representa decisiones mediante nodos y ramas.
Es especialmente valioso en sistemas de información porque facilita la interpretación, permitiendo justificar decisiones automatizadas en procesos como aprobaciones, segmentación de clientes o evaluación de proveedores.