Los métodos de aprendizaje automático se utilizan para el análisis de datos, aquí es donde son similares a la minería de datos, pero el objetivo principal del aprendizaje automático es automatizar los modelos de decisión. Los algoritmos son el corazón y el alma del aprendizaje automático y ayudan a las computadoras a encontrar información oculta.
Entonces, en esencia, los algoritmos de aprendizaje automático deben aprender. La máquina necesita aprender de los datos. Los datos tendrán múltiples dimensiones: tipo (cuantitativo o cualitativo), cantidad (tamaño grande o pequeño) y cantidad de variables disponibles para resolver un problema. Los algoritmos de aprendizaje también deben ser tan generales como sea posible. Deberíamos buscar algoritmos que puedan aplicarse fácilmente a una amplia clase de problemas de aprendizaje.
Los científicos de datos son responsables del aprendizaje automático y de obtener resultados, pero las personas de negocios son las que van a usarlo para fines comerciales, por lo que las reglas y los conocimientos extraídos del aprendizaje automático deben ser interpretables. Por lo tanto, la salida producida por la máquina debe ser entendida por los humanos, que pueden no ser del área de aprendizaje automático.
- En Tensorflow: ¿qué tipo de red neuronal debo usar?
- ¿Qué es el modelo log-lineal latente con variables latentes y cómo se entrena tal modelo?
- ¿Cómo comienza un principiante a aprender el aprendizaje automático?
- ¿Es posible asegurar trabajos solo en base a la experiencia en aprendizaje automático sin ser un ingeniero de software adecuado?
- ¿Por qué se requieren conocimientos de aprendizaje automático para un periodista de datos? ¿Por qué la exploración y visualización de datos por sí sola no es suficiente para el periodismo de datos?
Nuestra capacitación tiene como objetivo proporcionar a los participantes los algoritmos de aprendizaje automático más recientes y de uso general. Al mismo tiempo, la capacitación tiene como objetivo ofrecer algunos hilos comunes o una base de conocimiento común que se pueda utilizar en el futuro para aprender una amplia gama de algoritmos. Te asesoramos en R, Python y SAS.
Visítenos en el sitio web de Collabera TACT, brindamos capacitación basada en proyectos de instructores veteranos de la industria.
