Diplomado machine learning en ambientes productivos

Diplomado Machine Learning en Ambientes Productivos

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Es aquella que forma parte de la inteligencia artificial. Es decir, se encarga de dar formación a los ordenadores para que puedan mejorar en cuanto al análisis de datos, pero no los programa directamente, es decir, ayuda a tomar las mejores decisiones y previsiones sobre la base de ese análisis.

El Machine Learning, o Aprendizaje Automático en español, es una rama de la inteligencia artificial que se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las máquinas aprender y mejorar su rendimiento a partir de la experiencia.

En lugar de ser programadas explícitamente para realizar tareas específicas, las máquinas que utilizan Machine Learning son capaces de analizar datos, identificar patrones y tomar decisiones basadas en esa información. A medida que se les proporciona más datos, estas máquinas pueden ajustar sus modelos y algoritmos para mejorar su precisión y eficiencia.

El Machine Learning tiene aplicaciones en una amplia variedad de campos, desde la medicina hasta el comercio electrónico. Por ejemplo, en medicina puede ayudar a diagnosticar enfermedades o predecir resultados de tratamientos. En el comercio electrónico puede ser utilizado para recomendar productos personalizados a los clientes.

En resumen, el Machine Learning es una tecnología poderosa que permite a las máquinas aprender automáticamente sin ser programadas explícitamente. Su capacidad para analizar datos y tomar decisiones basadas en esa información tiene un gran potencial para mejorar diferentes aspectos de nuestra vida cotidiana.

¿Cuáles son los tipos de Machine learning?

Entre los diferentes tipos de aprendizaje automático, podemos encontrar:

• Aprendizaje supervisado: Es aquel que se encuentra bajo cierta vigilancia, pues, funcionan, ya que las máquinas están previamente programas. Se trata de enseñar a la máquina lo que se quiere aprender y esta cumplir con las órdenes.
• Aprendizaje no supervisado: Es aquel que no requiere de cierta vigilancia para su correcto funcionamiento. Para ello, es el algoritmo quien se encarga de encontrar la manera para poder realizar las operaciones y, por tanto, establecer las relaciones entre los resultados.
• Aprendizaje semisupervisado: Es aquel que se lleva a cabo en el conjunto de datos que no han sido etiquetados y que, por tanto, aunque sus costes sean mayores, sirven para conseguir los objetivos. Como su propio nombre indica, se encuentra entre el programado y el semiprogramado.
• Aprendizaje por esfuerzo: Consiste en establecer una cierta recompensa a los comportamientos que son deseados.

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