¿Por qué es importante el aprendizaje automático para la ciencia de datos?
El aprendizaje automático permite a las computadoras entrar en un modo de autoaprendizaje sin ser programado explícitamente. Cuando se expone a nuevos datos, un programa de computadora puede aprender, crecer, cambiar y desarrollarse por ellos.
-Resolver un problema
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¿Tiene un problema que cree que el aprendizaje automático puede resolver? Tal vez sea un problema comercial abierto o un problema en el trabajo. Tal vez es una oportunidad que puedes ver en el mercado. Sin embargo, está pensando en el aprendizaje automático como una herramienta para aprender y aplicar un problema. En este caso, puede interesarle aprender herramientas que proporcionan implementaciones de algoritmos que podría usar rápidamente. También es probable que le interesen las formas creativas de utilizar estas herramientas, como los estudios de casos sobre problemas como el problema que desea resolver.
-Entregar resultados más rápidos
Debido al aprendizaje automático, las computadoras pueden producir de forma rápida y automática modelos que pueden analizar datos más grandes y complejos y ofrecer resultados más rápidos y precisos, incluso a gran escala.
-Evitar riesgos desconocidos
Las organizaciones pueden buscar oportunidades rentables creando modelos precisos, evitando así riesgos desconocidos.
– Logro técnico
El aprendizaje automático es un campo técnico popular y te enorgullece aprender nuevas y difíciles tecnologías y herramientas. El aprendizaje automático puede ser su próximo gran desafío y oportunidad de crecimiento y una oportunidad de demostrar sus habilidades para aprender y dominar los materiales técnicos.