Explorar la construcción y el estudio de algoritmos que pueden aprender de los datos se conoce básicamente como aprendizaje automático .
Está relacionado tanto con la Inteligencia Artificial como con la Optimización de la retroalimentación, por lo que podemos decir que es una forma de minería de datos con enfoque en el análisis de datos. La máquina tiene que aprender la pregunta y formar su propio patrón por medio de métodos de aprendizaje.
Déjame darte algunos ejemplos para que puedas conocerlo mejor:
- Si tengo datos en forma de curvas (y no puntos de datos), ¿puedo encontrar una curva que se ajuste a estos datos?
- ¿Cuál es la mejor manera de comenzar con la ciencia de datos?
- ¿Qué significan para las personas las frases "desarrollo basado en datos" y "productos basados en datos"?
- ¿Qué cursos debemos seguir para convertirnos en científicos de datos?
- Dados los datos, ¿qué pasos se toman para elegir qué distribución (poisson, normal, gamma, beta, etc.) deben representar los datos?
- Cuando hace cualquier pregunta, automáticamente le sugiere algunos temas y asigna de acuerdo con las preferencias del usuario. Ese aprendizaje se realiza mediante la asignación de Dirichlet latente, que es un diseño de tipo de modelo gráfico, por lo que las palabras utilizadas en la pregunta definen el modelo en consecuencia.
- ¿Ves la sección recomendada para cualquier pregunta que abras?
Ese tipo de sistema se realiza mediante el algoritmo de Clustering. Es un método de aprendizaje no supervisado y una técnica común para el análisis estadístico de datos. - Luego viene el concepto de coincidencia similar que usamos en la barra de búsqueda. Por lo tanto, coincide con todos los datos y palabras que escribe en la barra de búsqueda y sigue el algoritmo de similitud.
- Además, parte del sistema utiliza un algoritmo de mecanismo vectorial de soporte para optimizar la búsqueda y aprender más de los datos del usuario para que pueda predecir el futuro. Es una forma de aprendizaje supervisado.
El sistema diseñado está realmente optimizado para la parte del aprendizaje automático y tiene todas las diferentes formas de codificación de ML.
Entonces, lo que pienso del sistema es que es realmente genial y tiene características increíbles que ayudan al usuario a buscar y también a aprender una estructura básica de los usos del aprendizaje automático.
