Aprendizaje automático – Automatización dentro del aprendizaje

Aprendizaje automático y la necesidad de ello a

El aprendizaje automático es un subcampo de la inteligencia artificial, en el que un sistema informático se alimenta con algoritmos que están diseñados para analizar e interpretar diferentes tipos de datos por sí mismos. Estos algoritmos de aprendizaje obtienen la capacidad de análisis cuando son entrenados para ello utilizando datos de muestra.

Es útil cuando la cantidad de datos a analizar es muy grande y está fuera de los límites humanos. Se puede utilizar para llegar a conclusiones importantes y tomar decisiones importantes.

Algunos campos importantes donde se está implementando:

  1. Tratamiento para el cáncer-

La quimioterapia, que se usa para matar células cancerosas, presenta el peligro de matar incluso las células sanas del cuerpo humano. Una alternativa eficaz a la quimioterapia es la radioterapia, que utiliza algoritmos de aprendizaje automático para distinguir correctamente las células.

  1. cirugía robótica-

Con esta tecnología, se pueden realizar operaciones sin riesgos en partes del cuerpo humano donde los espacios son estrechos y el riesgo de que un médico arruine la cirugía es alto. La cirugía robótica se entrena utilizando algoritmos de aprendizaje automático.

  1. Finanzas-

Se utiliza para detectar transacciones bancarias fraudulentas en segundos que un humano tardaría horas en realizar.

La utilidad del aprendizaje automático es infinita y se puede utilizar en múltiples campos.

¿Qué se aprende en Machine Learning?

  1. Algoritmos supervisados-

El aprendizaje supervisado es el tipo de aprendizaje en el que se conoce la entrada y la salida, y se escribe un algoritmo para aprender el proceso de mapeo o la relación entre ellos.

La mayoría de los algoritmos se basan en el aprendizaje supervisado.

  1. Algoritmos no supervisados-

En el aprendizaje no supervisado, el resultado es desconocido y los algoritmos deben escribirse de manera que sean autosuficientes para determinar la estructura y distribución de los datos.

requisitos previos

A los estudiantes de informática y otros estudiantes con formación en ingeniería les resulta más fácil aprender el aprendizaje automático. Sin embargo, cualquier persona con un conocimiento bueno o al menos básico en los siguientes dominios puede dominar el tema a nivel de principiante: –

  1. fundamentos de programacion-

Los fundamentos de la programación incluyen un buen dominio de la programación básica, las estructuras de datos y sus algoritmos.

  1. Probabilidad y estadística-

Se deben conocer temas clave de probabilidad como axiomas y reglas, el teorema de Baye, regresión, etc.

Se requiere conocimiento sobre temas estadísticos como media, mediana, moda, varianza y distribuciones como normal, Poisson, binomial, etc.

  1. Álgebra lineal-

El álgebra lineal es la representación de expresiones lineales en forma de matrices y espacios vectoriales. Para esto, uno debe estar bien informado sobre temas como matrices, números complejos y ecuaciones polinómicas.

NOTA: Estos requisitos previos son para principiantes.

Perspectivas laborales en Machine learning a

Debido a sus ilimitadas aplicaciones y uso en tecnología moderna e improvisada, la demanda de sus profesionales aumenta día a día y nunca pasará de moda.

Un profesional puede encontrar trabajo en los siguientes campos: –

  • Ingeniero de aprendizaje automático

  • ingeniero de datos

  • Analista de datos

  • científico de datos

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