Aprendizaje automático – Automatización dentro del aprendizaj

Aprendizaje automático y su necesidad à

El aprendizaje automático es un subcampo de la Inteligencia Artificial, en el que un sistema informático se alimenta de algoritmos diseñados para analizar e interpretar diferentes tipos de datos por su cuenta. Estos algoritmos de aprendizaje obtienen la capacidad de análisis cuando son entrenados para el mismo usando datos de muestra.

Resulta útil cuando la cantidad de datos a analizar es muy grande y está fuera de los límites humanos. Se puede utilizar para llegar a conclusiones importantes y tomar decisiones importantes.

Algunos campos importantes donde se está implementando:

  1. Tratamiento para el cáncer-

La quimioterapia, que se usa para matar las células cancerosas, plantea el peligro de matar incluso las células sanas en el cuerpo humano. Una alternativa efectiva a la quimioterapia es la radioterapia, que utiliza algoritmos de aprendizaje automático para hacer la distinción correcta entre las células.

  1. Cirugía robótica

Con esta tecnología, se pueden realizar operaciones sin riesgo en partes del cuerpo humano donde los espacios son estrechos y el riesgo de que un médico arruine la cirugía es alto. La cirugía robótica se entrena utilizando algoritmos de aprendizaje automático.

  1. Financiar-

Se utiliza para detectar transacciones bancarias fraudulentas en segundos, por lo que un humano tardaría horas en darse cuenta.

La utilidad del aprendizaje automático es infinita y se puede utilizar en múltiples campos.

¿Qué se aprende en Aprendizaje Automático?

  1. Algoritmos supervisados-

El aprendizaje supervisado es el tipo de aprendizaje en el que se conoce la entrada y la salida, y usted escribe un algoritmo para aprender el proceso de mapeo o la relación entre ellos.

La mayoría de los algoritmos se basan en el aprendizaje supervisado.

  1. Algoritmos no supervisados-

En el aprendizaje no supervisado, el resultado es desconocido y los algoritmos deben escribirse de manera que los haga autosuficientes para determinar la estructura y distribución de los datos.

Prerrequisitos

Los estudiantes de ciencias de la computación y otros estudiantes con experiencia en ingeniería encuentran más fácil aprender Aprendizaje automático. Sin embargo, cualquier persona con un buen conocimiento o al menos un conocimiento básico en los siguientes dominios puede dominar el tema a nivel principiante:

  1. Fundamentos de la programación.

Los fundamentos de la programación incluyen un buen control de la programación básica, las estructuras de datos y sus algoritmos.

  1. Probabilidad y estadística-

Se deben conocer los temas clave de probabilidad como los axiomas y las reglas, el teorema de Baye, la regresión, etc.

Se requiere conocimiento sobre temas estadísticos como media, mediana, modo, varianza y distribuciones como normal, Poisson, binomial, etc.

  1. Álgebra lineal-

El álgebra lineal es la representación de expresiones lineales en forma de matrices y espacios vectoriales. Para esto, uno debe estar bien informado sobre temas como matrices, números complejos y ecuaciones polinomiales.

NOTA: Estos prerrequisitos son para principiantes.

Perspectivas de empleo en Aprendizaje automático à

Debido a sus aplicaciones ilimitadas y su uso en tecnología moderna e improvisada, la demanda de sus profesionales aumenta día a día, y nunca pasará de moda.

Un profesional puede encontrar trabajo en los siguientes campos: –

  • Ingeniero de aprendizaje automático
  • Ingeniero de datos
  • Analista de datos
  • Científico de datos

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