Sí, estos temas están relacionados entre sí.
- Aprendizaje automático : modelos de construcción. Cuando las personas escuchan el término “aprendizaje automático”, crean imágenes mentales de robots que caminan, trepan o limpian casas. En realidad, el aprendizaje automático comienza mucho más cerca de casa. Cuando abre sus correos electrónicos, un algoritmo que ha aprendido a clasificar “spam” y “no spam” ha eliminado el spam de sus mensajes importantes. Su fuente de noticias de Facebook presenta publicaciones de sus amigos más cercanos porque un algoritmo ha examinado sus me gusta, etiquetas y fotos para descifrar con quién se conecta más. Cuando carga una foto y el sitio web identifica su rostro, se alimenta de un algoritmo de reconocimiento facial. Cuando utiliza un motor de búsqueda, primero ve el contenido mejor y más relevante debido a un sofisticado algoritmo de clasificación de búsqueda. En resumen, el aprendizaje automático impregna nuestras vidas, es decir, crea modelos para algoritmos de autoaprendizaje.
- Minería de datos : es un proceso analítico diseñado para explorar datos y, en consecuencia, encontrar patrones en los datos. Es una práctica de aplicar algoritmos (principalmente algoritmos de aprendizaje automático) para encontrar patrones en los datos.
- Inteligencia artificial – B ehaves y R easons. Ciencia para desarrollar un sistema o software para imitar a los humanos para responder y comportarse en una circunferencia. Como campo con un alcance extremadamente amplio, AI ha definido su objetivo en múltiples fragmentos. Más tarde, cada plato se ha convertido en un campo de estudio separado para resolver su problema.
Lista principal de objetivos de IA: –
- Razonamiento
- Representación del conocimiento
- Visión por computador
- Máquina inclinada
- Lenguaje natural
- Robótica
- Inteligencia general o IA fuerte
El aprendizaje automático surge de uno de los objetivos de inteligencia artificial para ayudar a la máquina a aprender por sí misma para resolver los problemas que puede encontrar.
- ¿Pueden las técnicas de visión por computadora de hoy determinar si Batman es Bruce Wayne?
- ¿Cómo funciona el renderizado con memoria RAM?
- ¿Cuál es la mejor definición de pdata (distribución de generación de datos) en el aprendizaje automático?
- ¿Cuáles son algunos proyectos simples de PNL basados en un documento de conferencia (no demasiado complejo) que un estudiante de informática puede probar? Necesito hacer un proyecto de compilador basado en PNL como parte de mi curso.
- ¿Por qué se eligen los símbolos de asterisco y ampersand para trabajar con memoria en lenguajes de programación?
El procesamiento del lenguaje natural es otro de esos campos surgido del objetivo de IA para ayudar a la máquina a comunicarse con humanos reales.
La visión por computadora es un campo surgido del objetivo de IA para identificar y distinguir objetos que la máquina podría ver.
La robótica es un campo surgido del objetivo de IA para dar una apariencia física a una máquina para realizar acciones físicas.
‘Big Data’ se refiere a conjuntos de datos demasiado grandes para ser procesados en un sistema de base de datos convencional. De esta manera, el término Big Data es nebuloso, mientras que el tamaño es ciertamente una parte de él, la escala por sí sola no cuenta toda la historia de lo que hace que Big Data sea “grande”. La gente usa con frecuencia Big data (lo cual está mal) ya que tiene otros componentes además de tener una gran cantidad de datos. Hay una buena publicación de blog que explica qué es el “Big data” Entendiendo Big Data: Los Siete V’s.
