---
# System prepended metadata

title: Big Data. Machine Learning. Clasificació supervisada.
tags: [' Big Data', ' machine learning', DAM]

---

---
title: Big Data. Machine Learning.
tags: DAM, machine learning, Big Data
---

<div style="width: 30%; margin-left: auto;">
    
![](https://hackmd.io/_uploads/HJiR4eGJT.png)    
    
</div>



<a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/"><img alt="Llicència de Creative Commons" style="border-width:0" src="https://i.creativecommons.org/l/by-sa/4.0/88x31.png" /></a><br />Aquesta obra està subjecta a una llicència de <a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/">Reconeixement-CompartirIgual 4.0 Internacional de Creative Commons</a>

# BigData. Machine Learning. Clasificació supervisada.
![images](https://hackmd.io/_uploads/Hk73ZE3dp.jpg)

## Els models supervisats.
Els models supervisats són una categoria d'algoritmes de ML que s'utilitzen quan disposem d'un conjunt de dades etiquetats (que coneixem a quina categoria pertànyen). L'objectiu d'un model supervisat és aprendre com es relacionen les característiques observades dels objectes per a poder predir la categoria de nous objectes desconeguts fins el moment.

### Tipos de Problemas de models supervisats:

1. Classificació: Als problemes de classificació les sortides són conjunts als quals pertanyen els objectes. Per exemple, idenfificar un ocell a partir del só del seu cant.
2. Regressió: La regressió prediu un valor dins d'un domini continu. Per exemple, el preu del BitCoin dins de 3 dies.

### Alguns algoritmes utilitzats en problemes de classificació supervisats:
1. Màquines de suport vectorial (SVM)
2. Arbres de decisió
3. Boscos al·leatoris (Random Forest)
4. K veïns més propers (k-NN)
5. Xarxes neuronals


