Introducción a Aprendizaje automático
Aprendizaje automático
Libro de aprendizaje automático
Machine Learning (ML), o aprendizaje automático, se ha convertido en una palabra de moda popular en el mundo de la tecnología y la inteligencia artificial. En este artículo, exploraremos los conceptos básicos y el potencial que contiene el aprendizaje automático, y cómo esta tecnología ha cambiado varios aspectos de nuestras vidas.
¿Qué es el aprendizaje automático?
Machine Learning es una rama de la inteligencia artificial que se ocupa de desarrollar sistemas informáticos capaces de aprender de los datos y la experiencia para mejorar el rendimiento sin necesidad de programarlos explícitamente. En el aprendizaje automático, los algoritmos se utilizan para analizar y estudiar patrones en los datos, de modo que las máquinas puedan hacer predicciones y tomar decisiones inteligentes.
Aprendizaje supervisado: en el aprendizaje supervisado, los modelos de ML se entrenan utilizando conjuntos de datos con etiquetas conocidas. Por ejemplo, en la clasificación de imágenes, el modelo se entrena proporcionando ejemplos de imágenes junto con sus respectivas etiquetas de categoría. El objetivo es hacer que el modelo sea capaz de reconocer y predecir las etiquetas correctas para nuevos datos.
Libro de aprendizaje automático
Machine Learning (ML), o aprendizaje automático, se ha convertido en una palabra de moda popular en el mundo de la tecnología y la inteligencia artificial. En este artículo, exploraremos los conceptos básicos y el potencial que contiene el aprendizaje automático, y cómo esta tecnología ha cambiado varios aspectos de nuestras vidas.
¿Qué es el aprendizaje automático?
Machine Learning es una rama de la inteligencia artificial que se ocupa de desarrollar sistemas informáticos capaces de aprender de los datos y la experiencia para mejorar el rendimiento sin necesidad de programarlos explícitamente. En el aprendizaje automático, los algoritmos se utilizan para analizar y estudiar patrones en los datos, de modo que las máquinas puedan hacer predicciones y tomar decisiones inteligentes.
Aprendizaje supervisado: en el aprendizaje supervisado, los modelos de ML se entrenan utilizando conjuntos de datos con etiquetas conocidas. Por ejemplo, en la clasificación de imágenes, el modelo se entrena proporcionando ejemplos de imágenes junto con sus respectivas etiquetas de categoría. El objetivo es hacer que el modelo sea capaz de reconocer y predecir las etiquetas correctas para nuevos datos.
Más detalles
