Machine learning aplicaciones en areas de la ciencia y el mundo

Machine Learning y su aplicación en las áreas del conocimiento

Introduction

Los seres humanos son capaces de ampliar sus habilidades y conocimientos con el propósito de tener herramientas que les ayuden.Para esto, deben de aprender, es decir adquirir conocimiento a través de la experiencia o intelecto. Para los seres humanos y animales el aprendizaje es un proceso natural, sin embargo, resulta ser mucho más complejo lograr que una máquina “aprenda” pero.

La Inteligencia Artificial (IA) es una ciencia que se ocupa de construir máquinas inteligentes con la capacidad de hacer tareas que normalmente requieren de la inteligencia humana. De esta rama de la computación se puede destacar el aprendizaje automático o Machine Learning (ML) que se centra en la creación de aplicaciones que aprenden de los datos obtenidos y mejoran su precisión con el tiempo. Los algoritmos de aprendizaje del Machine Learning están preparados para encontrar patrones y características entre millones de datos y emplean métodos para aprender información de ellos sin depender directamente de una ecuación o una programación explícita. retroalimentados con muestras se van adaptando de forma independiente y retoman cálculos anteriores con el propósito de tomar decisiones y realizar predicciones basadas en datos nuevos.

De forma general existen cuatro pasos básicos para crear un modelo de aprendizaje automático. Primero se selecciona y prepara un conjunto de datos de entrenamiento para posteriormente elegir un algoritmo (conjunto de pasos de procesamiento estadístico) que ejecute en el conjunto de datos de entrenamiento. Algunos algoritmos usados comúnmente para , árboles de decisión, redes neuronales, clasificadores bayesianos, mezclas gaussianas, etc. Posteriormente, se entrena de forma iterativa al algoritmo para crear el modelo de aprendizaje. Finalmente, se usa el modelo con nuevos datos y se mejora su eficacia y precisión con el tiempo.

Los métodos de aprendizaje automático se dividen en dos tipos. En el aprendizaje se encuentran etiquetados para indicarle al ordenador de forma exacta que patrones tiene que buscar y en el aprendizaje no supervisado los datos no están etiquetados y los ordenadores buscan de forma general los patrones que puedan encontrar.

El aprendizaje automático se usa cuando existe un problema complejo con muchas variables en juego y una cantidad grande de datos.

Cuerpo

Existen diferentes áreas del conocimiento de las cuáles destacan muchas más ramas con distintas aplicaciones en las cuáles se puede hacer uso del aprendizaje automático. En cuanto al Arte hay aplicaciones interesantes del ML ya que, por ejemplo, se han realizado algoritmos de visión artificial y aprendizaje automático que pueden analizar obras de arte. Investigadores de la Universidad

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