Aprendizaje automático la guía definitiva sobre aprendizaje automático para principiantes

Aprendizaje automático la guía definitiva sobre aprendizaje automático para principiantes

Español  | 1.2 Mb | Pdf | Autor: Sebastian Dark | Publicación: 2018 | Pass:www.detodopython.com

Descripción:

¿Qué es el Aprendizaje Automático?
El aprendizaje es un proceso difícil de definir, ya que abarca una variedad de procesos. Si hojea el diccionario buscando la definición de aprendizaje, se encontrará con frases como "para obtener conocimiento, o comprensión de, o habilidad en, por estudio, instrucción o experiencia" y "modificación de una tendencia de comportamiento por experiencia". Las esferas del aprendizaje automático y el aprendizaje animal están correlacionadas, lo que significa que las técnicas de aprendizaje utilizadas en el aprendizaje automático a menudo se derivan del aprendizaje animal. Hay momentos en que los avances en el aprendizaje automático ayudan a comprender algunos aspectos del aprendizaje biológico.

A menudo se dice que los cambios realizados en la estructura de una máquina para mejorar su rendimiento y eficiencia es una forma de aprendizaje; sin embargo, cuando profundizamos en el campo del aprendizaje automático, solo algunos cambios se aceptan como aprendizaje. Supongamos que una máquina debe predecir si el Manchester United ganará un partido o no. Puede proporcionar a la máquina información histórica del equipo e información sobre los jugadores. Según la información que tiene sobre el equipo y su competidor, la máquina puede predecir quién será el ganador. Esta instancia es una forma de
aprendizaje automático.
El aprendizaje automático es un concepto que solo puede aplicarse a máquinas con inteligencia artificial. Las máquinas asociadas con la inteligencia artificial a menudo se encargan del diagnóstico, la predicción y el reconocimiento. Estas máquinas a menudo aprenden de los datos que se les proporcionan. Los datos a menudo llamados datos de entrenamiento pueden ser datos de muestra o datos históricos que ayudan a entrenar el sistema. Estas máquinas aprenden a analizar patrones en los datos y utilizan esos patrones para derivar sus análisis.

Ventajas del Aprendizaje Automático

• El aprendizaje automático se utiliza en numerosas aplicaciones en los sectores bancario y financiero, minorista, salud y muchas otras industrias.
• Facebook y Google lo usan para mostrar anuncios basados en el comportamiento pasado del usuario.
• A través del aprendizaje automático, uno puede manejar datos de múltiples variedades y múltiples dimensiones en entornos inciertos o dinámicos.
• Este proceso permite reducir el tiempo del ciclo y hace hincapié en el uso eficiente de los recursos.
• El aprendizaje automático ha ayudado a desarrollar herramientas que proporcionan una mejora continua de la calidad en entornos de procesos pequeños y grandes.
• Programas como RapidMiner ayudan a aumentar la usabilidad de los algoritmos para numerosas aplicaciones.
  

R: es un lenguaje de programación que se estima que tiene cerca de 2 millones de usuarios. Este lenguaje ha crecido rápidamente y se ha vuelto popular desde su inicio en 1990. Es una creencia común de que R no es solo un lenguaje de
programación para el análisis estadístico, sino que también se puede usar para múltiples funciones.
R es un lenguaje de programación que es más que una herramienta que no se limita solo al dominio estadístico. Muchas características lo convierten en un lenguaje poderoso.
Es posible que haya entendido ahora que R es un lenguaje que puede usarse para muchos propósitos, especialmente por los científicos de datos para analizar y predecir información a través de los datos. La idea detrás de desarrollar R fue facilitar el análisis estadístico.
Con el paso del tiempo, el lenguaje comenzó a ser utilizado en diferentes dominios. Muchas personas son expertas en codificar en R, aunque no son estadísticos. Esta situación ha surgido ya que se están desarrollando muchos paquetes en R que ayudan a realizar funciones como el procesamiento de datos, la visualización gráfica y otros análisis. R es un lenguaje de programación que ahora se utiliza en las esferas de las finanzas, la genética, el procesamiento del
lenguaje, la biología y la investigación de mercado.

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entre otros —los errores, omisiones, o inexactitudes.

Contenido:

Introducción
Capítulo Uno: ¿Qué es el Aprendizaje Automático?
Capítulo Dos: Aplicaciones del Aprendizaje Automático.
Capítulo Tres: Aprendizaje Automático Supervisado
Capítulo Cuatro: Aprendizaje Automático No Supervisado
Capítulo Cinco: Redes Neuronales
Capítulo Seis: Aprendizaje Profundo

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