El blog de Michael T. Ramírez

El aprendizaje no supervisado es una forma de aprendizaje automático que implica el procesamiento de entradas y salidas de datos sin etiquetar para predecir los resultados. Traducido a partir de un escrito de Anthony Corbo, publicado el 03 de enero de 2023. Reseña escrita por Artem Oppermann el 06 de enero de 2023 El aprendizaje no supervisado permite que los algoritmos de aprendizaje automático trabajen con datos sin etiquetar para predecir resultados. Tanto los modelos supervisados como los no supervisados pueden entrenarse sin intervención humana, pero debido a la falta de etiquetas en el aprendizaje no supervisado, estos modelos pueden producir predicciones muy variadas en términos de viabilidad y requieren que los operadores comprueben las soluciones para ver si hay opciones viables. ¿Cuándo se utiliza el aprendizaje no supervisado? A menudo utilizamos el aprendizaje no supervisado para realizar tareas de procesamiento más complejas, como agrupar grandes cantidades de datos. El ap...

El aprendizaje supervisado es un enfoque del aprendizaje automático que utiliza conjuntos de datos etiquetados para entrenar algoritmos con el fin de clasificar correctamente los datos y predecir los resultados. Traducido a partir de un escrito de Anthony Corbo , publicado el 03 de enero de 2023. Reseña escrita por Artem Oppermann el 06 de enero de 2023. En el aprendizaje supervisado, los ingenieros utilizan conjuntos de datos etiquetados para entrenar algoritmos. Al etiquetar las salidas y hacer coincidir las entradas con las salidas correspondientes introducidas en el algoritmo, los modelos de aprendizaje automático pueden ponderar la precisión y mejorar con la repetición de datos adicionales a lo largo del tiempo.   ¿Cuáles son los tipos de aprendizaje supervisado? El aprendizaje supervisado puede completarse mediante el uso de algoritmos como Bayes ingenuo y árboles de decisión, o tareas como la regresión y la clasificación. El uso de varios algoritmos determina los tipos de ap...

El aprendizaje automático, un subconjunto de la inteligencia artificial, permite a las computadoras aprender cosas nuevas para las que no han sido programadas específicamente. A continuación, te explicamos cómo funciona, sus tipos, aplicaciones y una breve historia del aprendizaje automático. Traducido a partir de un escrito de Sam Daley ,  actualizado por Mateo Urwin el 15 de enero de 2025 (También conocido como machine learning). El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial que otorga a los sistemas la capacidad de aprender y optimizar procesos sin tener que programarlos constantemente. En pocas palabras, el aprendizaje automático utiliza datos, estadísticas y prueba y error para "aprender" una tarea específica sin tener que estar codificado específicamente para la tarea.    ¿Qué es el aprendizaje automático? El aprendizaje automático es un subcampo de la inteligencia artificial en el que los sistemas "aprenden" a través de datos, esta...

La inteligencia artificial se centra en la construcción de máquinas capaces de realizar tareas que normalmente se cree que requieren inteligencia humana. Traducido a partir de un escrito de Ellen Glover , Actualizado por Brennan Whitfield,  el 03 de diciembre de 2024. Reseña escrita por Jye Sawtell-Rickson. La inteligencia artificial (IA) es una rama de la informática que tiene como objetivo construir máquinas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. La IA permite a las máquinas simular habilidades humanas, como el aprendizaje, la resolución de problemas, la toma de decisiones y la comprensión. Las aplicaciones comunes de la IA incluyen el reconocimiento de voz, el reconocimiento de imágenes, la generación de contenidos, los sistemas de recomendación y los coches autónomos. Definición de Inteligencia Artificial La inteligencia artificial (IA) es una tecnología que permite a las máquinas simular la inteligencia y las capacidades cognitivas humanas. L...