{"id":30491,"date":"2022-09-12T21:56:14","date_gmt":"2022-09-13T02:56:14","guid":{"rendered":"https:\/\/niixer.com\/?p=30491"},"modified":"2022-09-13T22:08:42","modified_gmt":"2022-09-14T03:08:42","slug":"machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/niixer.com\/index.php\/2022\/09\/12\/machine-learning\/","title":{"rendered":"Inteligencia artificial"},"content":{"rendered":"\n

La inteligencia artificial<\/a> con el pasar de los a\u00f1os ha evolucionado mucho y lo seguir\u00e1 haciendo, la tecnolog\u00eda ayuda a facilitar alguna por no decir todas las tareas que el ser humano realiza diariamente; como conducir, traducir de un idioma a otro, nos ayuda a la hora de realizar compras y para actividades m\u00e1s t\u00e9cnicas como procesar datos, a realizar an\u00e1lisis de la informaci\u00f3n y todo esto puede ser posible a machine learning el cual permite a los ordenadores aprender por s\u00ed mismos y realizar tareas de forma autom\u00e1tica sin necesidad de ser programados.<\/p>\n\n\n\n

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\u00bfQu\u00e9 es y para qu\u00e9 sirve?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Machine Learning<\/a> es una disciplina que hace parte del campo de la inteligencia artificial, que por medio de algoritmos, dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones de datos masivos y con esto permitirle a los computadores realizar tareas espec\u00edficas de forma aut\u00f3noma, es decir, sin necesidad de ser programados.<\/p>\n\n\n\n

Los inicios de Machine Learning se remontan en 1959, pero ha tomado relevancia en los \u00faltimos a\u00f1os debido al aumento de la capacidad de computaci\u00f3n<\/p>\n\n\n\n

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DISTINTOS ALGORITMOS DE ‘MACHINE LEARNING<\/a>‘<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Se dividen en tres categor\u00edas<\/a><\/p>\n\n\n\n

Supervisado:<\/strong> Basado es un sistema de etiquetas asociado a unos datos que les permite tomar decisiones.<\/p>\n\n\n\n

No supervisado:<\/strong> tienen como objetivo encontrar patrones que permitan organizarlos de alguna manera \u00a0<\/p>\n\n\n\n

Por refuerzo: <\/strong>El objetivo es que un algoritmo pueda partir de su propia experiencia, es decir que tenga una toma de decisiones propia<\/p>\n\n\n\n

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APLICACIONES PR\u00c1CTICAS DEL ‘MACHINE LEARNING’<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Veh\u00edculos inteligentes: <\/strong>Se ver\u00e1n veh\u00edculos que tengan aprendizaje autom\u00e1tico<\/p>\n\n\n\n

Redes sociales: <\/strong>Un ejemplo claro puede ser Twitter se sirve de algoritmo para reducir en gran medida el spam publicado en redes sociales en otras plataformas se puede utilizar para detectar noticias falsas como contenidos no permitidos<\/p>\n\n\n\n

Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN): <\/strong>Este algoritmo en esta aplicaci\u00f3n servir\u00e1 mucho para la traducci\u00f3n de un lenguaje a otro, el reconocimiento de la voz e incluso a identificar los sentimientos de las personas<\/p>\n\n\n\n

B\u00fasquedas: <\/strong>Optimiza los resultados de b\u00fasqueda<\/p>\n\n\n\n

Medicina: <\/strong>en este caso ser\u00eda de much\u00edsima ayuda para la detecci\u00f3n del c\u00e1ncer de mama<\/p>\n\n\n\n

Ciberseguridad: <\/strong>Potenciar, acelerar la detecci\u00f3n y reconocer problemas o adversidades<\/p>\n\n\n\n

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