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Sobre el entrenamiento
El aprendizaje automático es una aplicación de la inteligencia artificial en la que un ordenador/máquina aprende de las experiencias pasadas (datos de entrada) y hace predicciones futuras. El rendimiento de un sistema de este tipo debería estar, como mínimo, a la altura del ser humano.
En este material, nos centraremos en los problemas de clustering para el aprendizaje automático no supervisado con el algoritmo K-Means. Para el aprendizaje automático supervisado describiremos el problema de clasificación con una demostración del algoritmo de árboles de diseño y el de regresión con un ejemplo de regresión lineal.
Beneficios
- Comprender los fundamentos de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático
- Describir los métodos de aprendizaje automático: supervisado y no supervisado
- Utilizar el Análisis de Datos para la toma de decisiones
- Comprender los límites de los algoritmos
- Entender y comprender la programación en Python, los conocimientos matemáticos esenciales en IA y los métodos básicos de programació
Contenido
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