Programa en machine learning

Programa en Machine Learning

¿Te gustaría especializarte en el uso, cada vez más generalizado, de la inteligencia artificial y del machine learning? ¿Te interesaría adentrarte en el mundo de la analítica de datos y las conexiones de redes neuronales? Si la respuesta es afirmativa, Euroinnova te ofrece este Programa en Machine Learning Perú para que puedas conseguir todo lo que te propongas. ¡No te lo pienses más!

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¿Qué conceptos vas a aprender tras la finalización de este Programa?

Desde hace unos años, cada vez escuchamos más el término inteligencia artificial y está más presente en nuestro día a día, pero muy pocas personas saben lo que es realmente. La inteligencia artificial (IA) no es más que la combinación de algoritmos con el objetivo de crear máquinas que consigan imitar las capacidades que poseen los humanos.

Esta nueva tecnología está presente en más lugares que los que cree la gente; se tiene una falsa concepción de que la inteligencia artificial son simplemente robots que realizan las tareas que las personas no quieren hacer, pero no es así. La IA se encuentra en nuestros teléfonos móviles cuando nos reconoce la cara para desbloquearlo, o en los asistentes de voz como Siri o Alexa que muchas personas usan prácticamente a diario. No solo es usada como asistente personal, su uso abarca numerosos ámbitos como es el agrícola, para mejorar su rendimiento; las finanzas, ayudando a predecir patrones en el mercado para poder realizar recomendaciones; e incluso en el transporte, consiguiendo información en tiempo real sobre el estado de las carreteras y el tráfico.

El machine learning es una disciplina dentro de la inteligencia artificial que, al igual que esta, gracias a los algoritmos es capaz de identificar patrones de datos masivos mediante los que se consiguen crear predicciones. La principal diferencia con la IA, es que los procesos realizados por el machine learning se encuentran automatizados, es decir, no es necesario programarlos una vez acaban, sino que vuelve a realizarse automáticamente.

Este análisis predictivo se puede dividir en tres categorías:

• Aprendizaje supervisado: Necesitan de un aprendizaje previo que les ayuda a tomar decisiones y a realizar predicciones.
• Aprendizaje no supervisado: No es necesario un conocimiento previos, son capaces de analizar todos los datos y conseguir encontrar patrones que permitan organizar dichos datos.
• Aprendizaje por refuerzo: Se va aprendiendo en base a sus propios resultados, es decir, que aprende por la experiencia propia. Hace que sus decisiones se basen en un proceso de prueba y error.

Ventajas del uso del machine learning

Cada vez son más las empresas que optan por implantar estos algoritmos, gracias a que los resultados que se van obteniendo tras su uso son cada vez mayores. La mayoría las usan para realizar un mejor análisis de los datos y conseguir más ideas de negocio que puedan usar. Otras ventajas que presenta el uso de esta tecnología son:

• Mejor servicio al cliente.
• Disminución de la cantidad de errores.
• Acciones a modo de prevención de errores.
• Control de los ciberataques.
• Detectar posibles fraudes.
• Automatizar procesos.

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