Machine learning que es

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El aprendizaje automático (AM) es el estudio de los algoritmos informáticos que pueden mejorar automáticamente a través de la experiencia y el uso de datos[1] Se considera una parte de la inteligencia artificial. Los algoritmos de aprendizaje automático construyen un modelo basado en datos de muestra, conocidos como datos de entrenamiento, con el fin de hacer predicciones o tomar decisiones sin estar explícitamente programados para ello[2] Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan en una amplia variedad de aplicaciones, como en medicina, filtrado de correo electrónico, reconocimiento de voz y visión por ordenador, donde es difícil o inviable desarrollar algoritmos convencionales para realizar las tareas necesarias[3].

Un subconjunto del aprendizaje automático está estrechamente relacionado con la estadística computacional, que se centra en la realización de predicciones mediante ordenadores; pero no todo el aprendizaje automático es aprendizaje estadístico. El estudio de la optimización matemática aporta métodos, teoría y dominios de aplicación al campo del aprendizaje automático. La minería de datos es un campo de estudio relacionado, que se centra en el análisis exploratorio de datos a través del aprendizaje no supervisado[5][6] Algunas implementaciones del aprendizaje automático utilizan datos y redes neuronales de una manera que imita el funcionamiento de un cerebro biológico[7][8] En su aplicación a los problemas empresariales, el aprendizaje automático también se conoce como análisis predictivo.

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aprendizaje automático frente a la ia

El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA). Se centra en enseñar a los ordenadores a aprender de los datos y a mejorar con la experiencia, en lugar de ser programados explícitamente para ello. En el aprendizaje automático, los algoritmos se entrenan para encontrar patrones y correlaciones en grandes conjuntos de datos y para tomar las mejores decisiones y predicciones basadas en ese análisis. Las aplicaciones de aprendizaje automático mejoran con el uso y se vuelven más precisas cuantos más datos tienen a su alcance. Las aplicaciones del aprendizaje automático están a nuestro alrededor: en nuestros hogares, en nuestros carros de la compra, en nuestros medios de entretenimiento y en nuestra asistencia sanitaria.

El aprendizaje automático -y sus componentes de aprendizaje profundo y redes neuronales- encajan como subconjuntos concéntricos de la IA. La IA procesa datos para tomar decisiones y hacer predicciones. Los algoritmos de aprendizaje automático permiten a la IA no solo procesar esos datos, sino utilizarlos para aprender y ser más inteligente, sin necesidad de ninguna programación adicional. La inteligencia artificial es la base de todos los subconjuntos de aprendizaje automático que se encuentran debajo de ella. Dentro del primer subconjunto se encuentra el aprendizaje automático; dentro de este se encuentra el aprendizaje profundo, y luego las redes neuronales dentro de este.

modelos de aprendizaje automático

El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial (IA) y de las ciencias de la computación que se centra en el uso de datos y algoritmos para imitar la forma en que los humanos aprenden, mejorando gradualmente su precisión.

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El aprendizaje automático es un componente importante del creciente campo de la ciencia de los datos. Mediante el uso de métodos estadísticos, los algoritmos se entrenan para hacer clasificaciones o predicciones, descubriendo ideas clave dentro de los proyectos de minería de datos. Estos conocimientos impulsan posteriormente la toma de decisiones dentro de las aplicaciones y las empresas, lo que idealmente repercute en las métricas de crecimiento clave. A medida que el big data siga expandiéndose y creciendo, aumentará la demanda de científicos de datos en el mercado, lo que les exigirá que ayuden a identificar las cuestiones empresariales más relevantes y, posteriormente, los datos para responderlas.

Dado que el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático tienden a utilizarse indistintamente, vale la pena señalar los matices entre ambos. El aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y las redes neuronales son todos subcampos de la inteligencia artificial. Sin embargo, el aprendizaje profundo es en realidad un subcampo del aprendizaje automático, y las redes neuronales son un subcampo del aprendizaje profundo.

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El aprendizaje automático se utiliza en los motores de búsqueda de Internet, en los filtros de correo electrónico para eliminar el spam, en los sitios web para hacer recomendaciones personalizadas, en el software bancario para detectar transacciones inusuales y en muchas aplicaciones de nuestros teléfonos, como el reconocimiento de voz.

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La tecnología tiene muchas más aplicaciones potenciales, algunas con mayor interés que otras. Los desarrollos futuros podrían ayudar a la economía del Reino Unido y tendrán un impacto significativo en la sociedad. Por ejemplo, el aprendizaje automático podría proporcionarnos “asistentes personales” fácilmente disponibles para ayudarnos a gestionar nuestras vidas, podría mejorar drásticamente el sistema de transporte mediante el uso de vehículos autónomos, y el sistema sanitario, mejorando el diagnóstico de enfermedades o personalizando el tratamiento. El aprendizaje automático también podría utilizarse para aplicaciones de seguridad, como el análisis de las comunicaciones por correo electrónico o el uso de Internet. Las implicaciones de estas y otras aplicaciones de la tecnología deben considerarse ahora y tomar medidas para garantizar que los usos sean beneficiosos para la sociedad.

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