Aprendizaje Automático En Acción. Alan T. Norman
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Aprendizaje Automático en Acción
Un Libro Para El Lego
Alan T. Norman
Traductora: Sebastian Bolivar
Consigue tus ballenas Bitcoin gratis: Tipos que engañaron al mundo con el Libro de Bonos
(Detalles al final de este libro.)
Copyright © 2017 Alan T. Norman. Todos los derechos reservados.
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Tabla de Contenido
Este Libro No Es Sobre Algoritmos De Aprendizaje De Maquinas De Codificación
Capítulo 1. Qué es el aprendizaje automático?
Programación explícita vs. Entrenamiento de algoritmo
Definiciones: inteligencia artificial vs. Aprendizaje automático vs redes neurales
Aprendizaje Supervisado Vs No Supervisado
¿Qué problemas puede resolver el aprendizaje automatico?
La Caja Negra: Lo Que No Sabemos Sobre El Aprendizaje De Máquinas
Capítulo 2. Limpieza, etiquetado y curado de bases de datos
Se Necesita Grandes Conjuntos De Data Para ML
Necesita Estar Bien Etiquetada
Capítulo 3. Elegir o escribir un algoritmo ml
Lo Que Se Necesita Para Escribir Un Algoritmo Novedoso
Capítulo 4. Entrenamiento y despliegue de un algoritmo
Ingeniera De Sintonización Y Funciones
Capítulo 5. Aplicaciones del mundo real del aprendizaje automático
Asistentes De Voz, Viviendas Inteligentes Y Coches
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Por Que Escribi Este Libro
Bienvenidos al mundo del aprendizaje automático!
La inteligencia artificial está preparada para cambiar el curso de la historia humana, quizás más que cualquier otra tecnología. Una gran parte de esa revolución es el aprendizaje automático.
El aprendizaje automático es la ciencia de enseñar a las computadoras a hacer predicciones basadas en datos. En un nivel básico, el aprendizaje automático implica dar a una computadora un conjunto de datos y pedirle que haga una predicción. Al principio, la computadora tendrá muchas predicciones incorrectas. Sin embargo, en el transcurso de miles de predicciones, la computadora actualizará su algoritmo para hacer mejores predicciones.
Este tipo de computación predictiva solía ser imposible. Las computadoras simplemente no podían almacenar suficientes datos o procesarlos lo suficientemente rápido como para aprender de manera efectiva. Ahora, cada año, las computadoras se están volviendo más inteligentes a un ritmo rápido. Los avances en el almacenamiento de datos y la potencia de procesamiento están impulsando esta tendencia hacia máquinas más inteligentes. Como resultado, las computadoras de hoy están haciendo cosas que eran impensables hace solo una o dos décadas.
El aprendizaje automático ya está afectando tu vida diaria. Amazon utiliza el aprendizaje automático para predecir qué productos querrá comprar. Gmail lo usa para filtrar mensajes de spam de su bandeja de entrada. Sus recomendaciones de películas en Netflix se basan en algoritmos de aprendizaje automático.
Sin embargo, los impactos del aprendizaje automático no se detienen allí. Los algoritmos de aprendizaje automático están haciendo predicciones en todo tipo de industrias, desde la agricultura hasta la atención médica. Además, sus impactos se sentirán en nuevas industrias y formas cada año. A medida que surjan estas nuevas aplicaciones de aprendizaje automático, las aceptaremos gradualmente como parte de la vida normal. Sin embargo, esta nueva dependencia de las máquinas inteligentes es un punto de inflexión en la historia de la tecnología y la tendencia solo se está acelerando.
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