Por: actuarialtmg.com
El machine learning (aprendizaje automático) es una rama de la inteligencia artificial que utiliza algoritmos entrenados con conjuntos de datos para crear modelos mediante redes neuronales y aprendizaje profundo, que permiten que las máquinas imiten la forma en que los humanos aprenden. Gradualmente, mejora su precisión a medida que se expone a más información. Algunos aspectos importantes son:
- Diversidad de aplicaciones: El machine learning se utiliza en una amplia gama de áreas, como recomendaciones de productos, predicciones financieras y traducción de idiomas.
- Aprendizaje automático supervisado: Los modelos se entrenan con datos etiquetados (por ejemplo, imágenes con etiquetas de categoría) para predecir o clasificar.
- Aprendizaje automático no supervisado: Los modelos encuentran patrones en datos no etiquetados (por ejemplo, agrupación de usuarios similares).
- Evaluación de modelos: Se utilizan métricas como precisión, recall y F1-score para evaluar el rendimiento del modelo.
- Aprendizaje profundo (deep learning): Es una subcategoría del machine learning que utiliza redes neuronales profundas para tareas complejas como reconocimiento de voz y visión por computadora.
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