Machine Learning. Esta semana hemos empezado un curso de introducción al Machine Learning y aprovechando vamos a explicaros para humanos (no frikis) lo que es y dónde lo usamos en el día a día.

Nace en los años 60, como disciplina de la IA y en los 90 se convierte en disciplina por ella sola.

Machine Learning que tiene difícil traducción al español pero que viene a decir aprendizaje automático son modelos (técnicas estadísticas y algoritmos (una secuencia o serie de instrucciones, que representan la solución a un determinado problema)) que se aplican a grandes volúmenes de datos y en tiempo real y que tienen la capacidad de entender y responder de manera automática, es decir, desarrollamos técnicas para hacer que las máquinas tomen decisiones y para ello lo que hacemos es mostrarles patrones de los datos y enseñarlo para que predigan los datos que vengan….ejemplo de las fotos de gatos y perros!!!

Existen dos tipos:

Algoritmos supervisados: son los que ya tenemos un conocimiento previo sobre el que tomaremos las decisiones, por ejemplo, el reconocimiento de imágenes o voz, el algoritmo sabe lo que es porque le hemos enseñado muchas imágenes o audios y le hemos dicho lo que es.

Algoritmos no supervisados: No tenemos datos previos y lo que hay que buscar es un patrón, por ejemplo la clasificación de los correos de gmail.

Aplicaciones en nuestro día a día:

Correo Spam….clasificación del correo de google

Reconocimiento de nuestra cara en las fotos! o como google fotos (que ya os contamos en un tip de otro programa) clasifica las fotos por lo que ve

Netflix, Amazon Prime...cualquier plataforma de vídeo: adivina y nos muestra lo que nos gusta

Amazon cuando compramos: sabe lo que nos puede gustar

El tiempo: la predicción del tiempo

Vehículos autónomos que os hemos contado!

Lo bueno es todo lo demás que nos puede ofrecer: en los campos de la medicina, los negocios, la publicidad, etc.

Y que os iremos mostrando según vayamos aprendiendo! porque esto no queda aquí!

Intentaremos responder a la pregunta de si es necesario saber mucho de matemáticas para poder aplicar técnicas de machine learning para resolver determinados problemas.

Tip de Carlos: Actualización de Windows 10 de Octubre 2018

Tip de Laura: Cortana

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