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Machine Learning

TICS

Machine learning es una forma de la IA que permite a un sistema aprender de los datos en lugar de aprender mediante la programación explícita. Sin embargo, machine learning no es un proceso sencillo. Conforme el algoritmo ingiere datos de entrenamiento, es posible producir modelos más precisos basados en datos. Un modelo de machine learning es la salida de información que se genera cuando entrena su algoritmo de machine learning con datos.

¿Para que sirve Machine Learning?

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Reconocimiento de imagenEl reconocimiento de imágenes es uno de los usos más comunes del machine learning. Hay muchas situaciones en las que puede clasificar el objeto como una imagen digital . Por ejemplo, en el caso de una imagen en blanco y negro, la intensidad de cada píxel se sirve como una de las medidas. En las imágenes en color, cada píxel proporciona 3 medidas de intensidades en tres colores diferentes: rojo, verde y azul (RGB).

MACHINE LEARNING EJEMPLOS

PREGUNTA 1

¿Cuáles son algunos ejemplos de aplicaciones exitosas de machine learning en medicina?

El machine learning tiene mucho potencial en el sector financiero y bancario. Es fuerza impulsora detrás de la popularidad de los servicios financieros, puede ayudar a los bancos y las instituciones financieras a tomar decisiones más inteligentes y detectar el cierre de una cuenta antes de que ocurra. También puede rastrear el patrón de gasto de los clientes.

SERVICIOS FINANCIEROS

Ayuda a analizar las medidas de un objeto para identificar la categoría a la que pertenece ese objeto. Para establecer una relación eficiente, los analistas utilizan datos. Por ejemplo:antes de que un banco decida distribuir préstamos, evalúa a los clientes sobre su capacidad para pagar los préstamos. Al considerar factores como las ganancias, los ahorros y el historial financiero del cliente, podemos hacerlo. Esta información se toma de los datos anteriores del préstamo.

Clasificación

El machine learning se puede utilizar en las técnicas y herramientas que pueden ayudar en el diagnóstico de enfermedades. Se utiliza para el ánalisis de los parámetros clinicos y su combinación para el ejemplos de pronósticos, la predicción de la progreción de la enfermedades y el seguimiento del paciente.

Ejemplo 2

Diagnostico Medico