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Data Ricardo García Ródenas Ricardo.Garcia@uclm.es Aprendizaje automático
2.
Proceso extracción información Recordatorio Visualización Iden.ficación datos Almacenamiento Analy&cs Machine Learning
3.
Aprendizaje automático Variables entrada x variable salida y Aprendizaje Automá1co Características Etiquetas Modelo
4.
Características Etiquetas Números 6 3.5 0,1,1... ▪
Cuantitativa ▪ Ordinal ▪ Cualitativa Números x y 8 Aprendizaje automático Modelo
5.
Clasificación Aprendizaje Automá1co Aprendizaje NO supervisado Tipo de aprendizaje Aprendizaje supervisado Análisis cluster Regresión Clasificación Tipo de problema Aprendizaje automático
6.
Datos estructurados Características Etiquetas Números 6 8 3.5 0,1,1... Números 0,1,1... Aprendizaje automático
7.
Características Etiquetas Números 6 8 3.5 0,1,1... Números Datos
NO estructurados ¿texto ? 0,1,1... Aprendizaje automático
8.
= - ▪ Análisis
de sentimientos Texto ▪ Entidades con nombre Rio ▪ Extracción eventos 4-M Aprendizaje automático
9.
SCHOOL BU ▪ Extracción
de textos y objetos Imagenes Aprendizaje automático
10.
Transporte Escolar ▪ Extracción de
textos y objetos ▪ Entendimiento de imágenes Imagenes Aprendizaje automático
11.
Ricardo García ▪ Extracción de
textos y objetos ▪ Entendimiento de imágenes ▪ Reconocimiento facial Imagenes Aprendizaje automático
12.
▪ Extracción de
textos y objetos Contam inación lum ínica 34176.7341 ▪ Entendimiento de imágenes ▪ Reconocimiento facial ▪ Análisis de imágenes geoespaciales Imagenes Aprendizaje automático
13.
Próxim a estación: Esperanza Audio Aprendizaje automático ▪ Reconocimiento
de audio
14.
▪ Reconocimiento de
audio ▪ Extracción de características Alegre Audio Aprendizaje automático
15.
▪ Creación de
resúmenes automáticos Video Aprendizaje automático
16.
▪ Creación de
resúmenes automáticos ▪ Reconocimiento de lugares, objetos o acciones Video Aprendizaje automático
17.
Variables entrada x variable salida y Aprendizaje Automá1co Características Etiquetas “+”, ”-“,
”=” 1, 2, 3 Conclusión 1 Aprendizaje automático
18.
Variables entrada x variable salida y Aprendizaje Automá1co 1, 2, 3 “Perro”, “Gato”,
“Bus” Aprendizaje automático Características Etiquetas Conclusión 1
19.
C r e a t i v i d a d A u t o m a t i z a c i ó n Idea 2 Aprendizaje automático
20.
Sistemas de Big
Data Ricardo García Ródenas Ricardo.Garcia@uclm.es Aprendizaje automático • Clasificación modelos • Datos NO estructurados
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