El aprendizaje automático, también conocido como machine learning en inglés, es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en el desarrollo de algoritmos y técnicas que permiten a las computadoras aprender a partir de datos y mejorar su rendimiento en tareas específicas sin necesidad de ser programadas de manera explícita para cada situación.
En lugar de seguir instrucciones rígidas, el aprendizaje automático permite a las máquinas aprender patrones y reglas a partir de ejemplos y experiencias pasadas. Estos ejemplos se presentan a los algoritmos de aprendizaje automático en forma de datos, y el sistema utiliza esos datos para generar modelos y hacer predicciones o tomar decisiones sobre nuevas entradas.
Seguir con la especialización en Aprendizaje automático
La Especialización en Aprendizaje Automático es un programa básico en línea creado en colaboración entre DeepLearning.AI y Stanford Online. Este programa para principiantes le enseñará los fundamentos del aprendizaje automático y cómo utilizar estas técnicas para crear aplicaciones de IA en el mundo real.
Esta especialización es impartida por Andrew Ng, un visionario de la IA que ha dirigido investigaciones críticas en la Universidad de Stanford y trabajos innovadores en Google Brain, Baidu y Landing.AI para avanzar en el campo de la IA.
Esta especialización de 3 cursos es una versión actualizada del curso pionero de Aprendizaje Automático de Andrew, valorado con 4,9 sobre 5 y realizado por más de 4,8 millones de alumnos desde su lanzamiento en 2012.
Proporciona una amplia introducción al aprendizaje automático moderno, incluido el aprendizaje supervisado (regresión lineal múltiple, regresión logística, redes neuronales y árboles de decisión), el aprendizaje no supervisado (agrupación, reducción dimensional, sistemas de recomendación) y algunas de las mejores prácticas utilizadas en Silicon Valley para la inteligencia artificial y la innovación en el aprendizaje automático (evaluación y ajuste de modelos, adopción de un enfoque centrado en los datos para mejorar el rendimiento, etc.).
Al final de esta especialización, dominará los conceptos clave y adquirirá los conocimientos prácticos necesarios para aplicar de forma rápida y eficaz el aprendizaje automático a los desafiantes problemas del mundo real. Si está buscando introducirse en la IA o construir una carrera en el aprendizaje automático, la nueva Especialización en Aprendizaje Automático es el mejor lugar para empezar.
Ejemplos de aplicaciones con Aprendizaje automático
Algunos ejemplos de aplicaciones móviles con aprendizaje automático son Siri de Apple, Google Now, Echo de Amazon y Cortana de Windows. Los proveedores de correo electrónico también utilizan el aprendizaje automático para detectar y manejar correos spam. Los motores de recomendación utilizados por Amazon y Netflix le muestran productos y películas al usuario basándose en su previa interacción con el sitio.
También hay muchas otras aplicaciones del aprendizaje automático en la vida cotidiana. Por ejemplo, los sistemas de reconocimiento facial utilizados en los aeropuertos y las cámaras de seguridad son un ejemplo de aprendizaje automático. Otra aplicación es el reconocimiento de voz utilizado en los asistentes virtuales como Siri o Alexa
Existen diferentes tipos de aprendizaje automático, siendo los más comunes:
- Aprendizaje supervisado: En este enfoque, el modelo se entrena utilizando un conjunto de datos etiquetado, es decir, se proporcionan ejemplos con respuestas conocidas (etiquetas). El objetivo es que el modelo aprenda a mapear las entradas a las salidas correctas.
- Aprendizaje no supervisado: Aquí, el modelo se entrena con datos no etiquetados, y el objetivo es encontrar patrones y estructuras ocultas en los datos sin conocer las salidas correctas de antemano.
- Aprendizaje por refuerzo: En este caso, el modelo interactúa con un entorno y aprende a través de ensayo y error, recibiendo recompensas o castigos por sus acciones. El objetivo es que el modelo aprenda a tomar decisiones para maximizar la recompensa a lo largo del tiempo.
El aprendizaje automático tiene diversas aplicaciones en la vida cotidiana, como el reconocimiento de voz, la clasificación de correos electrónicos como spam, las recomendaciones personalizadas en plataformas de streaming o comercio electrónico, la detección de fraudes financieros, la conducción autónoma, el diagnóstico médico y mucho más. A medida que aumenta la cantidad de datos disponibles y la potencia computacional, el aprendizaje automático sigue ganando importancia y encontrando nuevas aplicaciones en diversos campos.
Aplicar para ayuda económica y accede a uno de los cursos gratis
Para este curso en Coursera podés empezar gratis 7 días pero hay una manera de hacerlo completamente gratis y es pidiendo ayuda económica. Como la especialización cuenta con 3 cursos podés pedir uno totalmente gratis y se realiza en el siguiente link
Programa especializado: Aprendizaje Automático
BreakIntoAI con especialización en aprendizaje automático. Dominar los conceptos fundamentales de AI y desarrollar habilidades prácticas de aprendizaje automático en el principiante-amistoso, programa de 3 cursos por AI visionario Andrew Ng.
