¿Cuáles son algunos casos cotidianos que se pueden resolver mediante aprendizaje automático / ciencia de datos / IA?

La mayoría de las personas están expuestas a las aplicaciones de aprendizaje automático todos los días y ni siquiera lo saben.

  • Cuando va a Amazon o cualquier otra tienda web moderna, se le recomiendan productos basados ​​en aprendizaje automático.
  • Cuando inicia sesión en Netflix, las películas que se le muestran son el resultado de algoritmos de aprendizaje automático.
  • Cuando reciba sugerencias para nuevas conexiones de LinkedIn, aprendizaje automático.
  • Cuando buscas algo en Google, el aprendizaje automático.
  • El contenido en tu feed de Facebook, aprendizaje automático.

podría seguir, pero entendiste el punto.

En el futuro esto será aún más común. Los automóviles serán conducidos por el aprendizaje automático. Los robots tendrán una IA sofisticada. Incluso su cafetera probablemente utilizará el aprendizaje automático.

Aún así, la mayoría de la gente no sabrá realmente qué es el aprendizaje automático, pero no importa. Cuando la ciencia de datos se realiza correctamente, se integra a la perfección con nuestra vida cotidiana, y los científicos de datos deben preocuparse por los detalles técnicos.

No sé a qué te refieres con “casos cotidianos”. Sin embargo, puede utilizar métodos de aprendizaje automático para resolver dos conjuntos diferentes de problemas: clasificación y agrupamiento.

Un problema de clasificación se puede definir de la siguiente manera:

Dado el conjunto de datos de entrenamiento, cree un modelo de clasificación y use este modelo para predecir una clase para una nueva entrada. Por ejemplo, dada una colección de artículos de noticias que se han clasificado en diferentes temas (clases) como ciencia, tecnología, educación, entretenimiento, etc. Luego, entrenamos un modelo de clasificación para conocer las características de cada tema. Luego usamos este modelo para predecir un tema para un nuevo artículo de noticias.

Un problema de agrupamiento se puede definir de la siguiente manera

Dado un conjunto de registros / filas, cree un modelo de agrupación para generar grupos de registros similares de acuerdo con alguna medida de distancia. Los grupos recién generados pueden estudiarse más a fondo para descubrir su estructura única (patrón). Por ejemplo, dado un conjunto de registros sobre casas vendidas en el pasado en diferentes lugares en un estado, cree diferentes grupos de “casas similares” de acuerdo con alguna medida de distancia y describa qué hizo diferente en sus precios de venta.

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