Full screen

Recuerda: Machine Learning no es magia, sino el resultado de datos de calidad y algoritmos bien diseñados.
Tipos de
Machine Learning
Etapas del proceso de Machine Learning
Algoritmos comunes
en Machine Learning
¿Qué es
Machine Learning?
Machine
Learning
Colores secundarios
<- Paleta de colores PRINCIPAL
Pase el cursor sobre cada elemento para conocer más información.
Dé clic en el apartado para conocer su contenido y al finalizar responda la pregunta de refuerzo.
Dé clic en el apartado para conocer su contenido.
Pase el cursor sobre el elemento para conocer más información.
Dé clic en cada apartado para conocer su contenido.
Instrucciones para áreas que solamente cuentan con un elemento interactivo:
Machine Learning
Instrucciones para áreas que cuentan con dos o más elementos interactivos:
MLATI1I0724
Pregunta
de 
refuerzo
El Machine Learning es una disciplina del campo de la Inteligencia Artificial que, mediante algoritmos, dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones en datos masivos y elaborar predicciones (análisis predictivo). Este aprendizaje permite a las computadoras realizar tareas específicas de forma automática, es decir, sin necesidad programación.
Semana 1
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit, sed do eiusmod tempor incididunt ut labore et dolore magna aliqua. 
Conceptos de Machine Learning
Want to make interactive content? It’s easy in Genially!

Over 30 million people build interactive content in Genially.

Check out what others have designed:

Transcript

Conceptos de Machine Learning

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit, sed do eiusmod tempor incididunt ut labore et dolore magna aliqua.

Semana 1

El Machine Learning es una disciplina del campo de la Inteligencia Artificial que, mediante algoritmos, dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones en datos masivos y elaborar predicciones (análisis predictivo). Este aprendizaje permite a las computadoras realizar tareas específicas de forma automática, es decir, sin necesidad programación.

MLATI1I0724

Instrucciones para áreas que cuentan con dos o más elementos interactivos:

Machine Learning

Instrucciones para áreas que solamente cuentan con un elemento interactivo:

Preguntade refuerzo

<- Paleta de colores PRINCIPAL

Colores secundarios

Tipos deMachine Learning

Etapas del proceso de Machine Learning

Algoritmos comunesen Machine Learning

¿Qué esMachine Learning?

Recuerda: Machine Learning no es magia, sino el resultado de datos de calidad y algoritmos bien diseñados.

MachineLearning

Dé clic en el apartado para conocer su contenido y al finalizar responda la pregunta de refuerzo.

Pase el cursor sobre el elemento para conocer más información.

Dé clic en el apartado para conocer su contenido.

Pase el cursor sobre cada elemento para conocer más información.

Dé clic en cada apartado para conocer su contenido.

¡A practicar!

Seleccione la respuesta correcta y dé clic en enviar.

Algunas aplicaciones prácticasde Machine Learning

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit, sed do eiusmod tempor incididunt ut labore et dolore magna aliqua.

Instrucciones para áreas que cuentan con dos o más elementos interactivos:

Instrucciones para áreas que solamente cuentan con un elemento interactivo:

Preguntade refuerzo

<- Paleta de colores PRINCIPAL

Colores secundarios

Conceptos

Dé clic en el apartado para conocer su contenido y al finalizar responda la pregunta de refuerzo.

  • Recomendaciones: analiza el historial de compras y reproducciones del usuario, y lo compara con lo que han hecho otros usuarios con tendencias o gustos parecidos.
  • Vehículos inteligentes: ajustar la configuración interna.
  • Redes sociales: detectar noticias falsas como contenidos no permitidos.
  • Procesamiento de Lenguaje Natural: reconocer la voz del usuario.
  • Búsquedas: optimizar sus resultados en función de su eficacia.
  • Medicina: detectar el cáncer de mama con mayor antelación.

Pase el cursor sobre el elemento para conocer más información.

Dé clic en el apartado para conocer su contenido.

Pase el cursor sobre cada elemento para conocer más información.

Dé clic en cada apartado para conocer su contenido.

Seguridad

Publicidad

Sector financiero

Smart cities

Asistencia virtual

Nivel industrial

Marketing

Desplazamientos

¡A practicar!

Dé clic en "Volver a contestar" si desea responder nuevamente las preguntas.

Seleccione la respuesta correcta y dé clic en enviar.

Aceves Fernández, M. A. y Travieso-Gonzalez, C. (2022). Artificial Intelligence Annual Volumen 2022. IntechOpen https://ebookcentral.proquest.com/lib/bibliouniminuto-ebooks/reader.action? docID=31281450&ppg=1Barrero Ortiz, G. (2020). Machine Learning: 50 Conceptos Clave para Entenderlo. Paradigma. https://www.academia.edu/44491164/Machine_Learning_50_conceptos_clave_para_ entenderlo_1a_edici%C3%B3nGupta, N. y Mangla, R. (2020). Artificial intelligence basics. Mercury Learning and Information. https://ebookcentral.proquest.com/lib/bibliouniminuto-ebooks/reader.action? docID=6128252&ppg=1

Referencias:

©UNIMINUTO. Todos los derechos reservados. Todos los derechos de Propiedad Industrial e Intelectual de este material son propiedad exclusiva de la Corporación Universitaria Minuto de Dios.

  • Definiciones
  • Aplicaciones

  • Supervisado
  • No supervisado
  • Por refuerzo

  • Recopilación de datos
  • Preprocesamiento
  • Selección del modelo
  • Evaluación
  • Implementación

  • Regresión lineal
  • Árboles de decisión
  • K-Means
  • Redes neuronales

See the results of the questions