La inteligencia artificial (IA, también inteligencia de máquina, MI) es un comportamiento aparentemente inteligente por parte de las máquinas, en lugar de la inteligencia natural (NI) de los humanos y otros animales. En informática. La investigación de IA se define como el estudio de “agentes inteligentes”: cualquier dispositivo que perciba su entorno y tome medidas que maximicen sus posibilidades de éxito en algún objetivo. Coloquialmente, el término “inteligencia artificial” se aplica cuando una máquina imita las funciones “cognitivas” que los humanos asocian con otras mentes humanas, como “aprendizaje” y “resolución de problemas”.
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Libros de texto sugeridos;
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El aprendizaje automático es una aplicación de inteligencia artificial (IA) que proporciona a los sistemas la capacidad de aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia sin ser programado explícitamente. El aprendizaje automático se centra en el desarrollo de programas informáticos que pueden acceder a los datos y utilizarlos para aprender por sí mismos.
El que tiene interés en saber sobre el aprendizaje automático puede aprender el aprendizaje automático que depende totalmente de la persona. también debe saber la importancia de ML, toneladas de compañías están haciendo todo lo posible para contratar ingenieros competentes, ya que ML se está convirtiendo gradualmente en el cerebro detrás de la inteligencia empresarial. A través de él, las empresas pueden dominar las preferencias de los consumidores aumentando así las ganancias.
Puede aprender el aprendizaje automático a través de algunos cursos en línea:
Te sugeriré algunos de los mejores cursos:
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De este curso puedes saber sobre:
Este curso es divertido y emocionante, pero al mismo tiempo nos sumergimos profundamente en Machine Learning. Está estructurado de la siguiente manera:
- Parte 1: preprocesamiento de datos
- Parte 2: Regresión: Regresión lineal simple, Regresión lineal múltiple, Regresión polinómica, SVR, Regresión de árbol de decisión, Regresión forestal aleatoria
- Parte 3 – Clasificación: Regresión logística, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Clasificación del árbol de decisión, Clasificación aleatoria del bosque
- Parte 4 – Agrupación: K-medias, agrupación jerárquica
- Parte 5 – Aprendizaje de reglas de asociación: Apriori, Eclat
- Parte 6 – Aprendizaje de refuerzo: límite de confianza superior, muestreo de Thompson
- Parte 7 – Procesamiento del lenguaje natural: modelo de bolsa de palabras y algoritmos para PNL
- Parte 8 – Aprendizaje profundo: redes neuronales artificiales, redes neuronales convolucionales
- Parte 9 – Reducción de dimensionalidad: PCA, LDA, Kernel PCA
- Parte 10 – Selección y refuerzo del modelo: validación cruzada k-fold, ajuste de parámetros, búsqueda de cuadrícula, XGBoost
Además, el curso está repleto de ejercicios prácticos basados en ejemplos en vivo. Entonces, no solo aprenderá la teoría, sino que también obtendrá práctica práctica para construir sus propios modelos.
Algunos cursos adicionales de ML en línea:
- Aprendizaje automático para ciencia de datos
- principiante a avanzado: aprendizaje automático y redes neuronales
Libros de texto sugeridos de ML:
- Aprendizaje automático: algoritmos fundamentales para el aprendizaje supervisado y no supervisado con aplicaciones del mundo real por Joshua Chapmann
- Fundamentos del aprendizaje automático para el análisis predictivo de datos: algoritmos, ejemplos trabajados y estudios de casos (MIT Press) por John D. Kelleher y Brian Mac Namee y Aoife D’Arcy
buena suerte……