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El Aprendizaje Automático (Machine Learning), puede ser una herramienta increíblemente beneficiosa para descubrir información y predecir tendencias futuras.

Sabemos que el Aprendizaje Automático es una de las ramas de la Inteligencia Artificial, la cual proporciona a las computadoras la capacidad de aprender sin ser programadas explícitamente.

Se centra en la creación de sistemas que tengan la capacidad de aprender nuevos datos y con ello tener la habilidad de cambiar.

El proceso de aprendizaje automático es similar al de la minería de datos. Ambos sistemas buscan entre los datos para encontrar patrones.

Sin embargo, en lugar de extraer los datos para la comprensión humana –como es el caso de las aplicaciones de minería de datos– el aprendizaje automático utiliza esos datos para detectar patrones en los datos y ajustar las acciones del programa en consecuencia.

El Algoritmo del aprendizaje automático se clasifican a menudo como supervisados ​​o no supervisados.

Los algoritmos supervisados ​​pueden aplicar lo que se ha aprendido en el pasado a nuevos datos. Los algoritmos no supervisados ​​pueden extraer inferencias de conjuntos de datos.

Este proceso de Aprendizaje Automático es muy similar a la Minería de Datos. Ambos sistemas, tienen la función de buscar entre datos para encontrar patrones.

Pero con la diferencia de que en lugar de extraer los datos para una compresión humana – caso de la Minearia de Datos – el Aprendizaje Automático utiliza estos datos recopilados con el fin de detectar los diferentes patrones en los datos. Y con ello, ajustar las diferentes acciones del programa en secuencia.


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Verás ejemplos del aprendizaje automático en la vida real y como esta afecta a la sociedad de formas que quizás ni te imaginabas

Vamos a explorar muchos algoritmos populares, incluyendo la clasificación, la regresión, la agrupación en clusteres y la reducción dimensional y modelos populares como la división de tren / prueba, el error cuadrático medio y los bosques aleatorios.

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BM es el líder mundial en la transformación del negocio a través de una plataforma de nube híbrida abierta y de IA, y presta servicio a clientes en más de 170 países de todo el mundo.

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Aprenderás

  • Aprendizaje automático supervisado vs no supervisado
  • Cómo se relaciona el modelado estadístico con el aprendizaje automático y cómo hacer una comparación de cada uno
  • Diferentes formas en que el aprendizaje automático afecta a la sociedad

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Fuentes de Infomación: TechTarget y edX


Jesús Amaro

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