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Esquema del aprendizaje automático

El siguiente esquema se proporciona como una descripción general y una guía temática sobre el aprendizaje automático: El aprendizaje automático ( ML ) es un subcampo de la intel...

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El siguiente esquema se proporciona como una descripción general y una guía temática sobre el aprendizaje automático:

El aprendizaje automático ( ML ) es un subcampo de la inteligencia artificial dentro de la informática que evolucionó a partir del estudio del reconocimiento de patrones y la teoría del aprendizaje computacional . [ 1 ] En 1959, Arthur Samuel definió el aprendizaje automático como un "campo de estudio que otorga a las computadoras la capacidad de aprender sin ser programadas explícitamente". [ 2 ] El ML implica el estudio y la construcción de algoritmos que pueden aprender de los datos y hacer predicciones sobre ellos . [ 3 ] Estos algoritmos operan construyendo un modelo a partir de un conjunto de entrenamiento de observaciones de ejemplo para hacer predicciones o decisiones basadas en datos, expresadas como resultados, en lugar de seguir instrucciones de programa estrictamente estáticas.

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Referencias

  1. ↑ http://www.britannica.com/EBchecked/topic/1116194/machine-learning Esta fuente terciaria reutiliza información de otras fuentes pero no las nombra. 
  2. ↑ Phil Simon (18 de marzo de 2013). Demasiado grande para ignorarlo: El argumento comercial a favor del Big Data . Wiley. pág. 89. ISBN  978-1-118-63817-0.
  3. ↑ Ron Kohavi; Foster Provost (1998). "Glosario de términos" . Aprendizaje automático . 30 : 271–274 . doi : 10.1023/A:1007411609915 .
  • Ciencia de datos: De los datos a la información valiosa (aprendizaje automático) del MIT
  • Curso online popular de Andrew Ng en Coursera . Utiliza GNU Octave . Este curso es una versión gratuita del curso original de la Universidad de Stanford impartido por Ng (ver stanford.edu/Course/CS229, disponible gratuitamente).
  • mloss es una base de datos académica de software de aprendizaje automático de código abierto.
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