Aprendizaje automático de linterna
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Matemáticas del Aprendizaje Automático: Introducción a la analítica de datos e inteligencia artificial: Amazon.es: Han, Richard: Libros El aprendizaje automático se basa en complejos métodos matemáticos y de programación que, en última instancia, cumplen una función mecánica, igual que una linterna, un coche o una pantalla de ordenador. El aprendizaje profundo se enfoca en un subconjunto de aprendizaje automático que va aún más allá para resolver problemas, inspirado en la manera en que el cerebro humano reconoce y recuerda la información sin el ingreso de datos externos de expertos para dirigir el proceso. Las aplicaciones de DL deben acceder a enormes cantidades de El aprendizaje a fondo o mejor conocido como deep learning, combina avances en poder de cómputo y tipos especiales de redes neurales para aprender patrones complicados en grandes cantidades de datos. Las técnicas de aprendizaje a fondo son actualmente métodos de vanguardia para identificar objetos en imágenes y palabras en sonidos. Los algoritmos de aprendizaje automático identifican patrones en los datos, lo que ayuda a los científicos de datos a resolver problemas. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden predecir valores, identificar repeticiones inusuales, determinar la estructura y crear categorías. La elección de un algoritmo de aprendizaje automático supervisado o no supervisado generalmente depende de factores relacionados con la estructura y el volumen de sus datos, y del caso de uso al que desea aplicarlo.
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