Maestría en machine learning

Maestría en Machine Learning

¿Por qué es importante el Machine Learning?

Con este concepto hacemos referencia a la capacidad de las máquinas para aprender. Se trata de un aprendizaje automático que permite a elementos tecnológicos adquirir conocimientos sin la necesidad de que estos sean programados para ello. En la actualidad es una tecnología muy utilizada, hasta tal punto que podemos encontrarla incluso a la hora de realizar muchas de nuestras acciones cotidianas. Un ejemplo de esto lo podemos encontrar en las plataformas digitales como Netflix, cuando estas nos recomiendan alguna serie o película.

Como aprenderás en nuestra Maestría en Machine Learning, esta tecnología puede ser usada para una gran cantidad de aplicaciones, desde las más simples, hasta algunas verdaderamente complejas. Se realiza mediante un reconocimiento de patrones del que se extraen unas conclusiones que las máquinas utilizarán para reaccionar antes diferentes estímulos.

¿Cuáles son las principales aplicaciones del Machine Learning?

En las últimas décadas, hemos venido experimentando una gran transformación digital, y uno de los elementos fundamentales de esta transformación es el Machine Learning. Por ello no es ninguna sorpresa descubrir que se usa en una gran multitud de campos, como por ejemplo:

• Redes sociales. Son muchas las redes sociales que usan algoritmos para detectar una gran cantidad de elementos, como notificaciones falsas o contenidos que no están permitidos en la plataforma.
• Medicina. Se ha comenzado a implementar la tecnología Machine Learning para detectar enfermedades.
• Vehículos inteligentes. Gracias al rápido aprendizaje automático de las máquinas, se puede afirmar que muy pronto veremos coches y demás vehículos inteligentes en las carreteras, que serán capaces de realizar diversas acciones por sí solos.
• Recomendaciones. Esto es algo que vemos a diario, cuando diversos portales webs nos ofrecen recomendaciones personalizadas de distintos productos o servicios.

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¿Cuáles son los algoritmos de Machine Learning?

A lo largo de nuestra Maestría en Machine Learning, descubrirás que podemos clasificar este tipo de algoritmos en tres categorías:

• Aprendizaje no supervisado. Se trata de algoritmos que no tienen un conocimiento anterior. Esto hace que deban encontrar los patrones que les permitan organizar los datos de alguna forma.
• Aprendizaje supervisado. A diferencia de los anteriores, este tipo de algoritmos sí que tienen un conocimiento previo que les ayuda a tomar decisiones. Este aprendizaje anterior estará basado en un sistema de etiquetas unidas a unos datos.
• Aprendizaje por refuerzo. Este tipo de algoritmos tienen el objetivo de aprender a partir de las experiencias que vayan experimentando. Se trata, por tanto, de un proceso de prueba y error por el que acabarán aprendiendo la mejor forma de adaptarse a cada situación.

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Por si fuera poco, gracias a esta formación con validez oficial serás capaz de identificar el tipo de problemas que pueden resolverse con técnicas de machine learning; conocer de forma intuitiva los principales algoritmos de aprendizaje; conocer las buenas prácticas en la definición y transformación de características; ser capaces de plantear tareas de aprendizaje y definir de forma adecuada los procesos de etiquetado, modelado y evaluación de modelos de machine learning; conocer librerías de machine learning en Python, además de aprender otras muchas habilidades más.

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