El documento presenta una introducción al machine learning. Explica que el machine learning es una disciplina científica del ámbito de la inteligencia artificial que crea sistemas que aprenden automáticamente identificando patrones complejos en datos. También describe algunas técnicas de machine learning como árboles de decisión, k-means y reglas de asociación.

1. MACHINE LEARNING
GRUPO #6 :
- MARIA NAZARENA DORADO MEDEIROS
- GUSTAVO RENE ROJASVALDEZ
- NOEMITICONA ANGLES
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2. ¿QUÉ ES MACHINE LEARNING?
APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
ES UNA DISCIPLINA CIENTÍFICA DEL ÁMBITO DE LA INTELIGENCIA
ARTIFICIAL QUE CREA SISTEMAS QUE APRENDEN
AUTOMÁTICAMENTE. APRENDER EN ESTE CONTEXTO QUIERE DECIR
IDENTIFICAR PATRONES COMPLEJOS EN MILLONES DE DATOS. LA
MÁQUINA QUE REALMENTE APRENDE ES UN ALGORITMO QUE REVISA
LOS DATOS Y ES CAPAZ DE PREDECIR COMPORTAMIENTOS FUTUROS.
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3. INTELIGENCIA
ARTIFICIAL
Es el intento de hacer que un
dispositivo o una aplicación sean
tan o mas inteligentes que un
humano.
AlanTouring dijo que cuando una computadora te hacia
creer que estabas hablando o interactuando con un humano
se podía decir que era Artificialmente inteligente.
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4. PODRÍAMOS DECIR QUE:
inteligencia Artificial es como un auto y machine learning es
como un motor que lo hace moverse.
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5. NOTODO EN MACHINE LEARNING ES PERFECTO
IMAGINEMOS UN ZAPATO
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6. INTELIGENCIA
ARTIFICIAL DÉBIL:
AQUELLOS SISTEMAS QUE LE PERMITEN CUMPLIR
CON UN CONJUNTO LIMITADO DETAREAS.
EJ: SI ENSEÑASA UN ROBOT A CAMINARY QUIERES
QUE PATEE UNA PELOTA PUEDE QUE NOTENGAS UN
RESULTADO ESPERADO.
INTELIGENCIA
ARTIFICIAL FUERTE:
SON AQUELLAS IA QUE SON CAPACES DE APLICARSE A
UNA GRANVARIEDAD DE PROBLEMAS.
SUBCATEGORÍAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIALQUE RESPONDEN A DIFERENTES COMPARTIMIENTOS INTELIGENTES
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7. ESTE APRENDIZAJE PUEDE DIVIDIRSE EN 3 GRUPOS
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8. TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING
.ARBOLES DE DECISIÓN
. K-means (K-M)
.REGLAS DE ASOCIACION
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9. ARBOLES DE DECISIÓN
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10. K-MEANS (K-M)
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11. REGLAS DE ASOCIACIÓN
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12. LATÉCNICA QUE HA DADO FAMA EN EL MACHINE LEARNING
REDES NEURONALES
LO INTERESANTE ESQUE PUEDENAPRENDER DE
MANERA JERARQUIZADA, ES DECIR LA
INFORMACIÓN SE APRENDE POR NIVELES,
DONDE LAS PRIMERASCAPAZAPRENDEN
CONCEPTOS MUY CONCRETOS,Y EN LA
SEGUNDACAPA CONCEPTOS MAS ABSTRACTOS.
NO HAY UN LIMITE DE CAPAS
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13. ÁMBITOS DE APLICACIÓN DEL MACHINE LEARNING
•Detectar fraude en transacciones.
•Predecir de fallos en equipos tecnológicos.
•Prever qué empleados serán más rentables el año que viene (el sector de los
Recursos Humanos está apostando seriamente por el Machine Learning).
•Seleccionar clientes potenciales basándose en comportamientos en las redes
sociales, interacciones en la web…
•Predecir el tráfico urbano.
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14. GRACIAS POR SU
ATENCIÓN
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