Ciencia de datos vs Aprendizaje automático vs Inteligencia artificial

Si bien los términos Ciencia de datos, Inteligencia artificial (IA) y Aprendizaje automático pertenecen al mismo dominio y están conectados, tienen aplicaciones y significados específicos. Puede haber superposiciones en estos dominios de vez en cuando, pero cada uno de estos tres términos tiene usos únicos.

Aquí hay un resumen sobre Data Science vs. Machine Learning vs. AI en una versión de video más corta.

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¿Qué es la ciencia de datos?

Debes haberte preguntado, ‘¿Qué es la ciencia de datos?’. La ciencia de datos es un amplio campo de estudio sobre sistemas y procesos de datos destinados a mantener conjuntos de datos y obtener significado de ellos. Los científicos de datos usan herramientas, aplicaciones, principios y algoritmos para dar sentido a los grupos de datos aleatorios. Dado que casi todos los tipos de organizaciones generan cantidades exponenciales de datos en todo el mundo, monitorear y almacenar estos datos se vuelve difícil. La ciencia de datos se centra en el modelado de datos y almacenamiento para rastrear el conjunto de datos en constante crecimiento. La información extraída a través de aplicaciones de ciencia de datos se utiliza para guiar los procesos comerciales y alcanzar los objetivos organizacionales.

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Alcance de la ciencia de datos

Uno de los dominios en los que la ciencia de datos influye directamente es la inteligencia empresarial. Dicho esto, existen funciones específicas para cada uno de estos roles. Los científicos de datos se ocupan principalmente de grandes cantidades de datos para analizar patrones, tendencias y más. Estas aplicaciones de análisis formulan informes que finalmente son útiles para hacer inferencias. Un experto en inteligencia comercial continúa donde lo deja un científico de datos: utiliza informes de ciencia de datos para comprender las tendencias de datos en cualquier campo comercial en particular y presenta pronósticos comerciales y cursos de acción basados ​​en estas inferencias. Curiosamente, un campo relacionado también utiliza la ciencia de datos, el análisis de datos y las aplicaciones de inteligencia empresarial: Business Analyst. Un perfil de analista de negocios combina un poco de ambos para ayudar a las empresas a tomar decisiones basadas en datos.

Los científicos de datos analizan datos históricos de acuerdo con varios requisitos aplicando diferentes formatos, a saber:

  • Análisis causal predictivo: Los científicos de datos utilizan este modelo para derivar pronósticos comerciales. El modelo predictivo muestra los resultados de varias acciones comerciales en términos medibles. Este puede ser un modelo efectivo para las empresas que intentan comprender el futuro de cualquier movimiento comercial nuevo.
  • Análisis Prescriptivo: Este tipo de análisis ayuda a las empresas a establecer sus objetivos prescribiendo las acciones que tienen más probabilidades de éxito. El análisis prescriptivo utiliza las inferencias del modelo predictivo y ayuda a las empresas al sugerir las mejores formas de lograr esos objetivos.

La ciencia de datos utiliza muchas tecnologías orientadas a datos, incluidos SQL, Python, R, Hadoop, etc. Sin embargo, también utiliza ampliamente análisis estadístico, visualización de datos, arquitectura distribuida y más para extraer significado de conjuntos de datos.

Los científicos de datos son profesionales capacitados cuya experiencia les permite cambiar rápidamente de rol en cualquier punto del ciclo de vida de los proyectos de ciencia de datos. Pueden trabajar con inteligencia artificial y aprendizaje automático con la misma facilidad, y los científicos de datos necesitan habilidades de aprendizaje automático para requisitos específicos como:

  • Aprendizaje automático para informes predictivos: Los científicos de datos usan algoritmos de aprendizaje automático para estudiar datos transaccionales y hacer predicciones valiosas. También conocido como aprendizaje supervisado, este modelo se puede implementar para sugerir los cursos de acción más efectivos para cualquier empresa.
  • Aprendizaje automático para el descubrimiento de patrones: El descubrimiento de patrones es esencial para que las empresas establezcan parámetros en varios informes de datos, y la forma de hacerlo es a través del aprendizaje automático. Esto es aprendizaje no supervisado donde no hay parámetros predeterminados. El algoritmo más popular utilizado para el descubrimiento de patrones es el agrupamiento.

Habilidades de ciencia de datos

Algunas habilidades de ciencia de datos incluyen:

  • Programación: R, Python, SQL, SAS, MATLAB, STATA
  • Gestión de datos: limpieza, manipulación y exploración de datos
  • Visualización de datos: creación de gráficos y tablas para visualizar datos
  • Análisis de datos: realización de análisis estadísticos de datos
  • Aprendizaje automático: creación de algoritmos para aprender de los datos

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

AI, un término tecnológico bastante trillado que se usa con frecuencia en nuestra cultura popular, se asocia solo con robots de aspecto futurista y un mundo dominado por máquinas. Sin embargo, en realidad, la Inteligencia Artificial está lejos de eso.

En pocas palabras, la inteligencia artificial tiene como objetivo permitir que las máquinas ejecuten el razonamiento replicando la inteligencia humana. Dado que el objetivo principal de los procesos de IA es enseñar a las máquinas a partir de la experiencia, es crucial proporcionar la información correcta y la autocorrección. Los expertos en IA confían en el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural para ayudar a las máquinas a identificar patrones e inferencias.

Alcance de la Inteligencia Artificial

  • La automatización es fácil con IA: AI le permite automatizar repetitivos, de alto volumen tareas configurando sistemas confiables que ejecutan aplicaciones frecuentes.
  • Productos inteligentes: La IA puede convertir productos convencionales en mercancías brillantes. Cuando se combinan con plataformas conversacionales, bots y otras máquinas inteligentes, las aplicaciones de IA pueden mejorar las tecnologías.
  • Aprendizaje progresivo: los algoritmos de IA pueden entrenar máquinas para realizar cualquier función deseada. Los algoritmos funcionan como predictores y clasificadores.
  • Análisis de datos: dado que las máquinas aprenden de los datos que alimentamos, analizando e identificando el conjunto de datos correcto se vuelve muy importante. Las redes neuronales facilitan el entrenamiento de máquinas.

Habilidades de inteligencia artificial

Algunas habilidades de inteligencia artificial incluyen:

  • Análisis de los datos
  • Reconocimiento de patrones
  • Aprendizaje automático
  • Procesamiento natural del lenguaje
  • robótica
  • Modelado predictivo
  • Visión por computador
  • Sistemas expertos
  • Redes neuronales

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es una subsección de la inteligencia artificial que los dispositivos significan mediante los cuales los sistemas pueden aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia. Esta ala particular de la IA tiene como objetivo equipar a las máquinas con técnicas de aprendizaje independientes para que no tengan que programarse. Esta es la diferencia entre IA y Machine Learning.

El aprendizaje automático implica observar y estudiar datos o experiencias para identificar patrones y establecer un sistema de razonamiento basado en los hallazgos. Los diversos componentes del aprendizaje automático incluyen:

  • Aprendizaje automático supervisado: Este modelo utiliza datos históricos para comprender el comportamiento y formular pronósticos futuros. Este algoritmo de aprendizaje analiza cualquier conjunto de datos de entrenamiento para extraer inferencias que se pueden aplicar a los valores de salida. Los parámetros de aprendizaje supervisado son cruciales para mapear el par de entrada-salida.
  • Aprendizaje automático no supervisado: Este algoritmo ML no usa parámetros clasificados o etiquetados y se enfoca en descubrir estructuras ocultas a partir de datos no etiquetados para ayudar a los sistemas a inferir una función correctamente. Los algoritmos con aprendizaje no supervisado pueden utilizar modelos de aprendizaje generativo y un enfoque basado en la recuperación.
  • Aprendizaje automático semisupervisado: este modelo combina elementos de aprendizaje supervisado y no supervisado, pero ninguno de ellos existe. Funciona mediante el uso de datos etiquetados y no etiquetados para mejorar la precisión del aprendizaje. El aprendizaje semisupervisado puede ser una solución rentable cuando el etiquetado de datos es costoso.
  • Aprendizaje automático de refuerzo: este tipo de aprendizaje no utiliza ninguna clave de respuesta para guiar la ejecución de ninguna función. La falta de datos de entrenamiento da como resultado el aprendizaje de la experiencia, y el proceso de prueba y error finalmente conduce a recompensas a largo plazo.

El aprendizaje automático ofrece resultados precisos derivados del análisis de conjuntos de datos masivos. La aplicación de tecnologías cognitivas de IA a los sistemas de ML puede resultar en el procesamiento efectivo de datos e información. Pero, ¿cuáles son las diferencias críticas entre Data Science vs. Machine Learning e AI vs. ML? Continúe leyendo para aprender más. También puede tomar un curso de Machine Learning con Python y mejorar su conocimiento del concepto.

Habilidades de aprendizaje automático

Algunas habilidades de aprendizaje automático incluyen:

  • Habilidad para identificar patrones en los datos.
  • Habilidad para construir modelos para hacer predicciones.
  • Capacidad para ajustar los parámetros del modelo para optimizar actuación
  • Habilidad para evaluar modelos para precisión.
  • Capacidad para trabajar con grandes conjuntos de datos.

Diferencia entre IA y aprendizaje automático

Inteligencia artificial Aprendizaje automático
La IA tiene como objetivo hacer que un sistema informático inteligente funcione como los humanos para resolver problemas complejos. ML permite que las máquinas aprendan de los datos para que puedan proporcionar resultados precisos
Según la capacidad, la IA se puede clasificar en IA débil, IA general e IA fuerte ML se puede clasificar en aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje de refuerzo
Los sistemas de IA se preocupan por maximizar las posibilidades de éxito El aprendizaje automático se ocupa principalmente de la precisión y los patrones
La IA permite que una máquina emule el comportamiento humano El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA
Se ocupa principalmente de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados. Trata con datos estructurados y semiestructurados
Algunas aplicaciones de la IA son asistentes virtuales como Siri, chatbots, robots humanoides inteligentes, etc. Las aplicaciones de ML son sistemas de recomendación, algoritmos de búsqueda, sistemas de etiquetado automático de amigos de Facebook, etc.

Diferencia entre DS y ML

Ciencia de los datos Aprendizaje automático
Data Science ayuda a crear conocimientos a partir de datos que se ocupan de las complejidades del mundo real El aprendizaje automático ayuda a predecir o clasificar con precisión los resultados de nuevos puntos de datos mediante el aprendizaje de patrones a partir de datos históricos.
Conjunto de habilidades preferido:
– experiencia en el campo
– SQL fuerte
– ETL y perfilado de datos
– Sistemas NoSQL, Informes estándar, Visualización
Conjunto de habilidades preferido:
– Programación Python/R
– Fuerte conocimiento de las matemáticas
– Gestión de datos
– Visualización específica del modelo SQL
Sistemas escalables horizontalmente preferidos para manejar datos masivos Las GPU se prefieren para operaciones vectoriales intensivas
Componentes para el manejo de datos en bruto no estructurados La complejidad significativa está en los algoritmos y conceptos matemáticos detrás de ellos.
La mayoría de los datos de entrada están en una forma consumible por humanos Los datos de entrada se transforman específicamente para el tipo de algoritmos utilizados

Relación entre ciencia de datos, inteligencia artificial y aprendizaje automático

La inteligencia artificial y la ciencia de datos son un amplio campo de aplicaciones, sistemas y más que tienen como objetivo replicar la inteligencia humana a través de máquinas. La Inteligencia Artificial representa la retroalimentación de la Percepción planificada por la acción.

Percepción > Planificación > Acción > Retroalimentación de Percepción
Data Science utiliza diferentes partes de este patrón o ciclo para resolver problemas específicos. Por ejemplo, en el primer paso, es decir, Percepción, los científicos de datos intentan identificar patrones con la ayuda de los datos. Del mismo modo, en el siguiente paso, es decir, la planificación, hay dos aspectos:

  • Encontrar todas las soluciones posibles
  • Encontrar la mejor solución entre todas las soluciones

La ciencia de datos crea un sistema que interrelaciona los puntos anteriores y ayuda a las empresas a avanzar.

Aunque es posible explicar el aprendizaje automático tomándolo como un tema independiente, se puede entender mejor en el contexto de su entorno, es decir, el sistema en el que se utiliza.

En pocas palabras, el aprendizaje automático es el vínculo que conecta la ciencia de datos y la IA. Esto se debe a que es el proceso de aprender de los datos a lo largo del tiempo. Entonces, la IA es la herramienta que ayuda a la ciencia de datos a obtener resultados y soluciones para problemas específicos. Sin embargo, el aprendizaje automático es lo que ayuda a lograr ese objetivo. Un ejemplo de la vida real de esto es el motor de búsqueda de Google.

  • El motor de búsqueda de Google es un producto de la ciencia de datos
  • Utiliza análisis predictivo, un sistema utilizado por la inteligencia artificial, para entregar resultados inteligentes a los usuarios.
  • Por ejemplo, si una persona escribe «las mejores chaquetas de Nueva York» en el motor de búsqueda de Google, la IA recopila esta información a través del aprendizaje automático.
  • Ahora, tan pronto como la persona escribe estas dos palabras en la herramienta de búsqueda «mejor lugar para comprar», la IA se activa y, con análisis predictivo, completa la oración como «mejor lugar para comprar chaquetas en NY», que es la más probable sufijo a la consulta que el usuario tenía en mente.

Para ser precisos, Data Science cubre la IA, que incluye el aprendizaje automático. Sin embargo, el aprendizaje automático en sí cubre otra subtecnología: el aprendizaje profundo.

Deep Learning es una forma de aprendizaje automático. Aún así, difiere en el uso de Redes Neuronales, donde estimulamos la función de un cerebro hasta cierto punto y usamos una jerarquía 3D en los datos para identificar patrones que son mucho más útiles.

Diferencia entre ciencia de datos, inteligencia artificial y aprendizaje automático

Aunque los términos Ciencia de datos vs. Aprendizaje automático frente a inteligencia artificial pueden estar relacionados e interconectados, cada uno es único y se utiliza para diferentes propósitos. La ciencia de datos es un término amplio y el aprendizaje automático se incluye en él. Aquí está la diferencia crítica entre los términos.

Inteligencia artificial Aprendizaje automático Ciencia de los datos
Incluye aprendizaje automático. Subconjunto de Inteligencia Artificial. Incluye varias operaciones de datos.
La inteligencia artificial combina grandes cantidades de datos mediante procesamiento iterativo y algoritmos inteligentes para ayudar a las computadoras a aprender automáticamente. Machine Learning utiliza programas eficientes que pueden usar datos sin que se les indique explícitamente que lo hagan. La ciencia de datos funciona obteniendo, limpiando y procesando datos para extraer significado de ellos con fines analíticos.
Algunas de las herramientas populares que utiliza la IA son:
1. TensorFlow2. Aprender
3. Kerás
Las herramientas populares que utiliza Machine Learning son-1. AmazonLex2. IBM Watson Studio3. Estudio de aprendizaje automático de Microsoft Azure Algunas de las herramientas populares utilizadas por Data Science son-1. SAS2. Tableau3. Apache Spark4. MATLAB
La Inteligencia Artificial utiliza árboles lógicos y de decisión. Machine Learning utiliza modelos estadísticos. Data Science se ocupa de datos estructurados y no estructurados.
Los chatbots y los asistentes de voz son aplicaciones populares de IA. Los sistemas de recomendación como Spotify y el reconocimiento facial son ejemplos populares. La detección de fraude y el análisis de atención médica son ejemplos populares de ciencia de datos.

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Salario de aprendizaje automático versus ciencia de datos

Un ingeniero de aprendizaje automático es un ávido programador que ayuda máquinas comprender y adquirir conocimientos según sea necesario. La función principal de un ingeniero de aprendizaje automático es crear programas que permitan a una máquina realizar acciones específicas sin ninguna programación explícita. Sus responsabilidades principales incluyen conjuntos de datos para análisis, personalización de experiencias web e identificación de requisitos comerciales. Los salarios de un ingeniero de aprendizaje automático y un científico de datos pueden variar según las habilidades, la experiencia y la contratación de la empresa.

Salario del ingeniero de aprendizaje automático

Compañía Salario
Deloitte ₹ 6,51,000 PA
Amazonas ₹ 8,26,000 PA
Acento ₹ 15,40,000 PA

Salario por Experiencia

Nivel de experiencia Salario
Principiante (1-2 años) ₹ 5,02,000 PA
Senior medio (5-8 años) ₹ 6,81,000 PA
Experto (10-15 años) ₹ 20,00,000 PA

Los científicos de datos son profesionales que obtienen, recopilan y analizan grandes conjuntos de datos. La mayoría de las decisiones comerciales de hoy en día se basan en conocimientos extraídos del análisis de datos, por lo que un científico de datos es crucial en el mundo actual. Trabajan en el modelado y procesamiento de datos estructurados y no estructurados y también trabajan en la interpretación de los hallazgos en planes procesables para las partes interesadas.

Salario del científico de datos

Compañía Salario
microsoft ₹ 1,500,000 PA
Acento ₹ 10,55,500 PA
Tata Consultorías ₹ 5,94,050 PA
Nivel de experiencia Salario
Principiante (1-2 años) ₹ 6,11,000 PA
Senior medio (5-8 años) ₹ 10,00,000 PA
Experto (10-15 años) ₹ 20,00,000 PA

Esta es una de las diferencias significativas entre un Científico de datos e ingeniero de aprendizaje automático.

Trabajos de ciencia de datos, inteligencia artificial y aprendizaje automático

La ciencia de datos, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático son opciones profesionales lucrativas. Sin embargo, la verdad no es ninguna de las dos. campos es mutuamente excluyente. A menudo hay superposición con respecto al conjunto de habilidades requeridas para los trabajos en estos dominios.

Roles de ciencia de datos como analista de datos, ingeniero de ciencia de datos y científico de datos han sido tendencia durante bastante tiempo. Estos trabajos ofrecen excelentes salarios y muchas oportunidades de crecimiento.

Algunos requisitos de los roles asociados a la ciencia de datos.

  • Conocimientos de programación
  • Visualización de datos e informes
  • Análisis estadístico y matemáticas.
  • Análisis de riesgo
  • Técnicas de aprendizaje automático
  • Estructura y almacenamiento de datos

Ya sea que se trate de la elaboración de informes o el desglose de estos informes para otras partes interesadas, un trabajo en este dominio no se limita solo a la programación o la extracción de datos. Cada rol en este campo es un elemento puente entre los departamentos técnicos y operativos. Deben tener excelentes habilidades interpersonales además de conocimientos técnicos.

Similarmente, Empleos de Inteligencia artificial y aprendizaje automático están absorbiendo una gran parte del talento del mercado. Los roles como ingeniero de aprendizaje automático, arquitecto de inteligencia artificial, especialista en investigación de IA y trabajos similares se incluyen en este dominio.

Habilidades técnicas requeridas para roles AI-ML

  • Conocimiento de lenguajes de programación como Python, C++, Java
  • Modelado y evaluación de datos
  • Probabilidades y estadísticas
  • Computación distribuída
  • Algoritmos de aprendizaje automático

Como puede ver, los requisitos del conjunto de habilidades de ambos dominios se superponen. En la mayoría de los casos, los cursos de ciencia de datos y AIML incluyen conocimientos básicos de ambos, además de centrarse en las respectivas especializaciones.

Aunque la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial se superponen, sus funcionalidades específicas difieren y tienen áreas de aplicación respectivas. El mercado de la ciencia de datos ha abierto varias industrias de servicios y productos, creando oportunidades para los expertos en este dominio.

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preguntas frecuentes sobre Ciencia de datos versus aprendizaje automático e inteligencia artificial

1. ¿Son lo mismo el aprendizaje automático y la ciencia de datos?

Respuesta: No, Machine Learning y Data Science no son lo mismo. Son dos dominios diferentes de tecnología que funcionan en dos aspectos diferentes de las empresas en todo el mundo. Mientras que Machine Learning se enfoca en permitir que las máquinas aprendan por sí mismas y ejecuten cualquier tarea, Data Science se enfoca en usar datos para ayudar a las empresas a analizar y comprender tendencias. Sin embargo, eso no quiere decir que no haya superposición entre los dos dominios. El aprendizaje automático y la ciencia de datos dependen el uno del otro para diversas aplicaciones, ya que los datos son indispensables y las tecnologías de aprendizaje automático se están convirtiendo rápidamente en parte integral de la mayoría de las industrias.

2. ¿Qué es mejor, Machine Learning o Data Science?

Respuesta: Para empezar, uno no puede comparar los dos dominios para decidir cuál es mejor, precisamente porque son dos ramas de estudio diferentes. Es como comparar ciencia y arte. Sin embargo, no se puede negar la aparente popularidad de la ciencia de datos en la actualidad. Casi todas las industrias recurren a los datos para tomar decisiones comerciales más sólidas. Los datos se han convertido en una parte integral de las empresas, ya sea para analizar el rendimiento o las estrategias o aplicaciones basadas en datos de dispositivos. Por otro lado, Machine Learning sigue siendo una rama en evolución que aún debe ser adoptada por algunas industrias, lo que solo dice que las tecnologías ML tendrán una mayor relevancia en la demanda en el futuro cercano. Por lo tanto, los profesionales en ambos dominios tendrán la misma demanda en el futuro.

3. ¿Se requiere ciencia de datos para el aprendizaje automático?

Respuesta: Dado que tanto el aprendizaje automático como la ciencia de datos están estrechamente relacionados, se requiere un conocimiento básico de cada uno para especializarse en cualquiera de los dos dominios. Más que ciencia de datos, se requiere conocimiento de análisis de datos para iniciarse en Machine Learning. Se requiere aprender lenguajes de programación como R, Python y Java para comprender y limpiar los datos para usarlos para crear algoritmos de ML. La mayoría de los cursos de Machine Learning incluyen tutoriales sobre estos lenguajes de programación y conceptos fundamentales de análisis de datos y ciencia de datos.

4. ¿Quién gana más, el científico de datos o el ingeniero de aprendizaje automático?

Respuesta: Los científicos de datos y los ingenieros de aprendizaje automático son puestos en demanda en el mercado actual. Si considera los trabajos de nivel de entrada, entonces los científicos de datos parecen ganar más que los ingenieros de aprendizaje automático. Un salario promedio de ciencia de datos para roles de nivel de entrada es más de 6 LPA, mientras que, para los ingenieros de aprendizaje automático, es de alrededor de 5 LPA. Sin embargo, cuando se trata de expertos senior, los profesionales de ambos dominios ganan igual de bien, con un promedio de alrededor de 20 LPA.

5. ¿Cuál es el futuro de la ciencia de datos?

Respuesta: Expresándolo de manera ligeramente diferente: la ciencia de datos es el futuro. Ninguna empresa o industria, para el caso, podrá mantenerse al día sin la ciencia de datos. Ya se han producido muchas transiciones en todo el mundo en las que las empresas buscan más decisiones basadas en datos, y más seguirán su ejemplo. La ciencia de datos ha sido apodada con razón como el petróleo del siglo XXI, lo que puede significar infinitas posibilidades en todas las industrias. Entonces, si está interesado en seguir este camino, sus esfuerzos serán altamente recompensados ​​​​con una carrera satisfactoria, cheques de pago grandes y mucha seguridad laboral.

6. ¿Puede un científico de datos convertirse en ingeniero de aprendizaje automático?

Respuesta: Sí, los científicos de datos pueden convertirse en aprendizaje automático. No será un desafío para los científicos de datos hacer la transición a una carrera de aprendizaje automático, ya que habrían trabajado de cerca en las tecnologías de ciencia de datos que se usan con frecuencia en el aprendizaje automático. Los lenguajes de aprendizaje automático, las bibliotecas y más también se usan a menudo en aplicaciones de ciencia de datos. Por lo tanto, los profesionales de la ciencia de datos no necesitan hacer un gran esfuerzo para hacer esta transición. Entonces, sí, con el curso de capacitación adecuado, los científicos de datos pueden convertirse en ingenieros de aprendizaje automático.

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