Machine Learning

El Machine Learning o aprendizaje automático es una aplicación de inteligencia artificial (IA). Esta aplicación proporciona a los sistemas la capacidad de aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia.

El aprendizaje automático se centra en el desarrollo de programas informáticos que pueden acceder a los datos y utilizarlos para aprender por sí mismos. El proceso de aprendizaje comienza con observaciones o datos, como ejemplos, experiencia directa o instrucción.

Este proceso se usa para buscar patrones en los datos y tomar mejores decisiones en el futuro en función de los ejemplos que proporcionamos. El objetivo principal es permitir que las computadoras aprendan automáticamente sin intervención o asistencia humana y ajustar las acciones en consecuencia.

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¿Por qué es importante el Machine Learning?

En los últimos 10 años ha existido un creciente éxito con el aprendizaje automático. El rápido aumento de la velocidad de los procesadores y el acceso a conjuntos de datos a gran escala están permitiendo que muchos problemas nuevos utilicen el machine learning con éxito.

Hoy, el aprendizaje automático está siendo aplicado por empresas innovadoras en casi todos los campos. El uso del aprendizaje automático para resolver problemas se está volviendo fundamental para los puntos centrales de diferenciación de muchas empresas.

En cada paso en el desarrollo del aprendizaje automático, habrá grandes beneficios económicos para las empresas involucradas.

¿Dónde se puede aplicar?

El tipo de problemas sobre los que queremos usar los datos para tomar decisiones (es decir, aprendizaje automático) son problemas en los que las reglas para decidir el resultado no están claramente definidas. Estos tipos de problemas incluyen la interacción humana y los sistemas naturales.

Este tipo de interacciones son buenas candidatas porque siempre hay un cierto grado de reglas desconocidas y altamente complejas que determinarán el resultado de una interacción natural.

Como y donde aplicar Machine Learning

Cuando se piensa específicamente en dónde se puede aplicar el Machine Learning, a menudo es valioso identificar cuál es el impacto natural en el problema.

Por ejemplo, en publicidad queremos publicar el anuncio en el que es más probable que se haga clic. Sin embargo, un humano tomará la decisión de hacer clic en el anuncio o no, que es el impactador natural.

Los impactadores naturales no tienen un conjunto claro de reglas, lo que los convierte en un buen candidato para aprender de los datos. En este caso, queremos saber cómo han actuado las personas con los anuncios anteriores para determinar qué anuncio mostrar a continuación.

Tutorial de Machine Learning

Con el objetivo de ayudar a las personas que se embarcan en este fascinante mundo, hemos decidido crear un tutorial para principiantes. Con esto podrán familiarizarse con el aprendizaje automático y sacarle el mejor partido para obtener mejores resultados, los posts se publicaran de manera periódica en la sección de Machine Learning..

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