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Última actualización: 29 de Ago de 2023

Información de la aplicación

Referencia del libro de aprendizaje automático

Nombre de la aplicación: Machine learning

ID de aplicación: com.mechine.learn

: 4.8 / 121+

Autor: Helpful Books

Tamaño de la aplicación: 7.27 MB

Descripción detallada

El aprendizaje automático es un campo de la informática que brinda a los sistemas informáticos la capacidad de "aprender" (es decir, mejorar progresivamente el rendimiento en una tarea específica) con los datos, sin ser programados explícitamente.

El nombre del aprendizaje automático fue acuñado en 1959 por Arthur Samuel. Evolucionado del estudio del reconocimiento de patrones y la teoría del aprendizaje computacional en la inteligencia artificial, el aprendizaje automático explora el estudio y la construcción de algoritmos que pueden aprender y tomar predicciones sobre los datos, tales algoritmos superados siguiendo las instrucciones estrictamente estreicas del programa al tomar predicciones o decisiones basadas en datos , 2 a través de la construcción de un modelo a partir de entradas de muestra. El aprendizaje automático se emplea en una variedad de tareas informáticas donde el diseño y la programación de algoritmos explícitos con buen rendimiento es difícil o inviable; Las aplicaciones de ejemplo incluyen filtrado por correo electrónico, detección de intrusos de red o expertos maliciosos que trabajan hacia una violación de datos, reconocimiento de caracteres ópticos (OCR), aprendizaje a rango y visión por computadora.

El aprendizaje automático está estrechamente relacionado con (y a menudo se superpone) las estadísticas computacionales, que también se centran en la creación de predicciones mediante el uso de computadoras. Tiene fuertes lazos con la optimización matemática, que ofrece métodos, teoría y dominios de aplicaciones al campo. El aprendizaje automático a veces se combina con la minería de datos, donde este último subcampo se centra más en el análisis de datos exploratorios y se conoce como aprendizaje no supervisado. VII Machine Learning también puede ser sin supervisión y usarse para aprender y establecer perfiles de comportamiento de línea de base para varias entidades y luego se utiliza para encontrar anomalías significativas.

Dentro del campo del análisis de datos, el aprendizaje automático es un método utilizado para diseñar modelos y algoritmos complejos que se presten a la predicción; En uso comercial, esto se conoce como análisis predictivo. Estos modelos analíticos permiten a los investigadores, científicos de datos, ingenieros y analistas "producir decisiones y resultados repetibles y repetibles" y descubrir "ideas ocultas" a través del aprendizaje de las relaciones y tendencias históricas en los datos.

El aprendizaje automático efectivo es difícil porque encontrar patrones es difícil y, a menudo, no hay suficientes datos de capacitación disponibles como resultado, los programas de aprendizaje automático a menudo no se entregan

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