Modelos

Minerva proporciona una colección de algoritmos de machine learning listos para usar, implementados con un enfoque en rendimiento y claridad de API.

Tipos de Aprendizaje

Aprendizaje Supervisado

Modelos que aprenden a mapear entradas a salidas basándose en pares de ejemplos entrada-salida.

  • Regresión: Predicción de valores continuos (precios, temperaturas, ventas).
  • Clasificación (Próximamente): Predicción de categorías discretas (spam/no-spam, tipos de imágenes).

Aprendizaje No Supervisado (Próximamente)

Modelos que encuentran patrones en datos no etiquetados.

  • Clustering: Agrupamiento de datos similares.
  • Reducción de Dimensionalidad: Simplificación de datos complejos.

Filosofía de Diseño

Todos los modelos en Minerva siguen una API consistente:

  1. Instanciación: Configuración de hiperparámetros en el constructor.
  2. fit(X, y): Entrenamiento del modelo con datos.
  3. predict(X): Generación de predicciones con nuevos datos.
Example.java
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// Ejemplo general
Model model = new AnyModel();
model.fit(trainingData, labels);
Vector predictions = model.predict(testData);