¿Qué es el Machine Learning y para qué sirve?

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¿Qué es el Machine Learning y para qué sirve?

¿Qué es Aprendizaje automático?

Proceso de implementación del Machine Learning

Recopilación y preparación de datos

Selección del modelo

Entrenamiento y prueba del modelo

Evaluación y ajuste

Implementación del modelo

Monitoreo y mantenimiento del modelo

Beneficios del Machine Learning

Automatización de tareas

Toma de decisiones mejorada

Personalización

Detección de anomalías y fraudes

Optimización de procesos

Desafíos del Machine Learning

Calidad de los datos

Interpretación de resultados

Ética y privacidad

Falta de disponibilidad de datos

Mantenimiento continuo

Futuro del Machine Learning

Avances en la automatización

Mejoras en la interpretación de imágenes y videos

Mayor accesibilidad

Integración de Voice User Interface (VUI)

Mejoras en la seguridad cibernética

Avances en la industria de la salud

Inteligencia Artificial (IA)

• Aprendizaje supervisado: cuando le das a tu máquina algunos datos etiquetados (por ejemplo, imágenes con etiquetas como «gato» o «perro») y aprende cómo se relacionan entre sí.
• Aprendizaje no supervisado: cuando le das a tu máquina datos sin etiquetar y dejas que descubra qué patrones existen en ellos.

Tipos diferentes de aprendizaje

Aprendizaje supervisado

Aprendizaje no supervisado

Aprendizaje por refuerzo

Conclusión: ¿Qué es el Machine Learning y para qué sirve?

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