El aprendizaje automático (Machine Learning) es una rama de la inteligencia artificial (IA) centrada en la creación de aplicaciones que aprenden de los datos y mejoran su precisión con el tiempo sin estar programadas para hacerlo.
En el aprendizaje automático, los algoritmos están ‘entrenados’ para encontrar patrones y características en cantidades masivas de datos con el fin de tomar decisiones y predicciones basadas en datos nuevos.
Cuanto mejor sea el algoritmo, más precisas serán las decisiones y predicciones a medida que procesa más datos.
Los métodos de aprendizaje automático (también llamados estilos de aprendizaje automático) se dividen en tres categorías principales. A continuacion:
Aprendizaje automático supervisado
El aprendizaje automático supervisado se entrena a sí mismo en un conjunto de datos etiquetados.
Aprendizaje automático no supervisado
El aprendizaje automático no supervisado ingiere datos sin etiquetar (muchos, muchos) y utiliza algoritmos para extraer características significativas necesarias para etiquetar, ordenar y clasificar los datos en tiempo real, sin intervención humana.
Aprendizaje semi-supervisado
El aprendizaje semi-supervisado ofrece un medio feliz entre el aprendizaje supervisado y no supervisado.
El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático que se ocupa de algoritmos inspirados en la estructura y función del cerebro llamadas redes neuronales artificiales.
Con el Deep Learning, un modelo informático aprende a realizar tareas de clasificación directamente a partir de imágenes, texto o sonido.
Los modelos de Deep Learning pueden obtener una precisión de vanguardia que, en ocasiones, supera el rendimiento humano.
Los modelos se entrenan mediante un amplio conjunto de datos etiquetados y arquitecturas de redes neuronales que contienen muchas capas.
Es importante empezar a trabajar con estas tecnologías, ya que se han vuelto el futuro y el presente de la computación moderna.
Aprendizaje automático y aprendizaje profundo en Python & R
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- Conocimiento profundo de la recopilación de datos y el preprocesamiento de datos para el problema del aprendizaje automático
- Cómo convertir un problema empresarial en un problema de aprendizaje automático.
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