Introducción a la terminología de Machine Learning

Veo que te interesa la Inteligencia Articiail…. ME GUSTA! Te doy la bienvenida a un espacio en el que tú, yo y todos nosotros, entusiastas de la tecnología, la informática y la Inteligencia Artificial, podamos aprender juntos. Te invito a que te sientas como en casa y a que disfrutes visual e intelectualmente de todo lo que está por venir.

Ahora te dejare de manera textual los terminos mas comunes en la introduccion a la inteligencia artificial.

En síntesis algunos conceptos usados en ML son los siguientes:
Inteligencia Artificial: La capacidad que puede tener una maquina para realizar las tareas de un ser humano, cumpliendolas al mismo nivel de eficiencia o incluso mejor.
Machine Learning: Subcampo de la Inteligencia artificial ( Heredado) en donde se programa a una máquina para hacer una acción en específico y solo para desempeñar esa acción. En este caso la maquina no tiene curva de aprendizaje ni libertad de ello, solo esta programada y diseñada para la tarea que se requiera en específico.

Aprendizaje supervisado: La data necesita tener etiquetas en la data con el fin de poder emitir clasificaciones.
Aprendizaje no supervisado: La data no tiene etiquetas, solo variables de entrada que permiten hacer grupos y de estos obtener algún tipo de información de los datos alojados.
Aprendizaje reforzado: En donde se busca que nuestro ente de machine learning tome decisiones para maximizar el tipo de recompensa que se quiere obtener.

Deep Learning: Maneja redes neuronales y la complejidad es relativa depende de la complejidad de la acción o resultado que queremos obtener.
Redes Neuronales: Entes que se interconectan (Redes con nodos) simulando el proceso neuronal del cerebro, en donde tenemos Inputs, Hiddens y Outputs. Este proceso no es exactamente igual al del cerebro pero se asemeja mucho.

ML: Machine Learning: Subcampo de AI que brinda a las máquinas la habilidad de realizar una tarea específica sin necesidad de una programación explícita. Depende del big data.
Big Data: Histórico de datos para ML
Tipos de ML:

En este curso trabajaremos con Aprendizaje supervisado a través de una clasificación de imágenes.

JUEGA Y APLICA LO QUE APRENDISTE

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