Python - Aprendizaje automático
Tutorial de Aprendizaje Automático con Python
Introducción al aprendizaje automático
El aprendizaje automático es probablemente una de las ramas más interesantes y publicitadas de la informática. Lo que separa a los humanos de las máquinas es el hecho de que los humanos aprenden de sus experiencias. Pero, ¿es posible hacer que una máquina aprenda? Y la respuesta es ¡ Sí ! Es posible a través de Machine Learning. Pero, ¿Qué es ML? ¿Qué hace? ¿Y qué hace que el aprendizaje automático sea tan popular? No se preocupe, lo tenemos cubierto. Pero antes de continuar con el tema, le sugerimos que tenga una descripción general de Python de nuestra serie de tutoriales de Python.
Tabla de contenido
• Introducción al aprendizaje automático
• ¿Qué es el aprendizaje automático?
• ¿Cómo funciona el aprendizaje automático?
• ¿Qué hace que el aprendizaje automático sea tan especial?
• Aplicaciones del aprendizaje automático
• Requisitos previos para convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático
• Conclusión
¿Qué es el aprendizaje automático?
Machine Learning es un subdominio de la Inteligencia Artificial donde los humanos entrenan al modelo para aprender, analizar y tomar decisiones. El modelo de Machine Learning mejora su eficiencia con el tiempo aprendiendo de su experiencia. Los datos son el sustento de ML, y la calidad y la cantidad de datos pueden afectar significativamente el rendimiento de su modelo. Por eso es bueno saber cómo manipular datos y construir un modelo adecuado con los datos.
¿Qué hace que el aprendizaje automático sea tan especial?
Ahora puede que se pregunte qué tiene de especial el ML, todo lo que es son las matemáticas en juego. Y en su mayoría tiene razón, el aprendizaje automático es matemática en su esencia. Pero a pesar de que el algoritmo anterior es el más básico, el hecho de que el mismo algoritmo pueda mejorarse para adaptarse a los datos proporcionados es lo que hace que ML sea especial. Simplemente alimenta los datos al algoritmo y el algoritmo mejorará. Y es por eso que ML es especial, no necesita rediseñar su algoritmo de acuerdo con los datos, solo necesita los datos y deja la mejora a ML.
Muchas de las marcas líderes del mercado actual, como Facebook , Google , Netflix y Amazon , tienen el aprendizaje automático como una parte central de sus operaciones. El aprendizaje automático tiene varias aplicaciones en tiempo real que impulsan muchas empresas y generan ahorros de tiempo y dinero. En particular, se está produciendo un tremendo impacto en la atención al cliente y las recomendaciones de productos , por lo que el aprendizaje automático permite a las personas hacer las cosas de manera más rápida y eficiente.
Requisitos previos para convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático
• Conocimientos básicos de lenguajes de programación y scripting.
• Conocimiento de lenguajes de programación como Python o R (se recomienda Python)
• Conocimiento intermedio de estadística y probabilidad.
• Conocimiento de estructuras de datos y algoritmos.
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