El aprendizaje automático es una rama de la informática que se centra en el desarrollo de algoritmos y técnicas que permiten a las máquinas aprender de forma automática sin necesidad de ser programadas de forma explícita.

Esto se consigue a través del análisis de datos y la identificación de patrones y tendencias en ellos, lo que permite a la máquina realizar tareas de forma autónoma y mejorar con el tiempo.



Existen diferentes tipos de aprendizaje automático, entre ellos se encuentran:

  • Aprendizaje supervisado: en este caso, se proporciona a la máquina un conjunto de datos etiquetados que le permiten aprender a realizar una tarea específica.
  • Aprendizaje no supervisado: en este caso, se proporciona a la máquina un conjunto de datos sin etiquetar y se le deja que descubra por sí misma patrones y tendencias en los datos.
  • Aprendizaje por refuerzo: en este caso, la máquina recibe retroalimentación en forma de recompensas o castigos en función de su desempeño en una tarea específica, y utiliza esta retroalimentación para mejorar su desempeño a lo largo del tiempo.

El aprendizaje automático se utiliza en una amplia variedad de campos, incluyendo la ciencia de datos, la robótica, la medicina, las finanzas y el procesamiento del lenguaje natural.

Sistemas de recomendación en Google Cloud

Google Cloud ofrece una serie de soluciones de aprendizaje automático para la implementación de sistemas de recomendación. Algunas de estas soluciones incluyen:

  • Cloud Recommendations AI: un servicio que utiliza el aprendizaje automático para generar recomendaciones personalizadas para los usuarios de una aplicación o sitio web.
  • Cloud Talent Solution: un servicio que utiliza el aprendizaje automático para mejorar la búsqueda y la selección de candidatos en el proceso de reclutamiento.
  • Cloud Video Intelligence: un servicio que utiliza el aprendizaje automático para analizar el contenido de videos y generar metadatos que facilitan la búsqueda y la recomendación de videos.
  • Cloud AutoML: un conjunto de herramientas que permite a los usuarios sin conocimientos técnicos en aprendizaje automático entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático de manera rápida y sencilla.

Para utilizar estas soluciones, es necesario tener una cuenta de Google Cloud y seguir los pasos de configuración y uso indicados en la documentación.

En este curso, aplicará su conocimiento de modelos de clasificación e incrustaciones para crear una canalización de ML que funcione como un motor de recomendación.

Este es el quinto y último curso de la serie Aprendizaje automático avanzado en Google Cloud.

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Jesús Amaro

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