Este documento presenta una introducción al aprendizaje automático (machine learning). Explica que el aprendizaje automático permite a las máquinas identificar patrones en datos y predecir resultados futuros de forma autónoma. Describe los tres tipos principales de aprendizaje automático - supervisado, no supervisado y por refuerzo - y proporciona ejemplos de cómo se usa el aprendizaje automático en aplicaciones como la seguridad, la salud y el comercio.

1. MACHINE LEARNING
GRUPO 4
YUCRA MIRANDA
YENNY YANETH
PEREZ FIERRO
DANIEL
DOCENTE: ING. DAVID MENDOZA GUTIERREZ
SALAS QUISPE
FRANKLIN
GODOY CACERES
JORGE JHONNY

2. HISTORIA DE Machine Learning
INTEGRANTES:
YUCRA MIRANDA YENNY YANETH
PEREZ FIERRO DANIEL
SALAS QUISPE FRANKLIN
GODOY CACERES JORGE JHONNY
MODULO: FUNDAMENTOS DE MINERÍA Y CIENCIAS DE DATOS
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3. HISTORIA DE Machine Learning
INTEGRANTES:
YUCRA MIRANDA YENNY YANETH
PEREZ FIERRO DANIEL
SALAS QUISPE FRANKLIN
GODOY CACERES JORGE JHONNY
MODULO: FUNDAMENTOS DE MINERÍA Y CIENCIAS DE DATOS
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4. Qué es machine learning?
TRADUCIENDO AL ESPAÑOL
MACHINE LEARNING = APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
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5. Qué es machine learning?
• Machine Learning 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.
• Automáticamente, también en este contexto, implica
que estos sistemas se mejoran de forma autónoma
con el tiempo, sin intervención humana.
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6. Qué es machine learning?
Machine learning o ML son
configuraciones, procesos y tecnologías
que permiten a las máquinas no solo
responder a los comandos, sino también
aprender a desarrollarlos casi
independientemente de los humanos.
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7. Cómo funciona machine learning?
Dota a las computadoras la capacidad de identificar patrones.
Todo nuevo dato se convierte en un nuevo algoritmo.
Cuantos más datos obtienen, mejor y más precisas serán sus
acciones o resultados.
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8. Cómo funciona machine learning?
Tipos de machine learning
• Aprendizaje supervisado
• Aprendizaje no supervisado
• Aprendizaje por refuerzo
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9. Cómo funciona machine learning?
Aprendizaje supervisado
Este tipo de aprendizaje se basa en lo que se conoce
como información de entrenamiento.
Se entrena al sistema
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10. Cómo funciona machine learning?
Aprendizaje no supervisado
En este tipo de aprendizaje no usan valores verdaderos
o etiquetas.
se basan en la
comprensión y
abstracción de
patrones de
información.
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11. Cómo funciona machine learning?
Aprendizaje por refuerzo
los sistemas aprenden a partir de la experiencia.
- sistema de premios y castigos
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12. Donde utilizar Machine Learning
Según la revista Forbes, estas son las aplicaciones y usos más
habituales que tiene esta disciplina:

13. Seguridad de Datos Seguridad Personal
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14. Cuidado de la salud
Comercio Financiero
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15. Detección de fraudes
Marketing personalizado
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16. Búsqueda online
Recomendaciones
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17. Coches Inteligentes
Procesamiento de
lenguaje natural (NLP)
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18. Ejemplo de uso Machine Learning
Reconocimiento de voz
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19. Que es OpenCV
• OpenCV (Open Source Computer Vision) es una librería open source de
visión por computador, análisis de imagen y aprendizaje automático.
• Para ello dispone de infinitud de algoritmos que permiten, con sólo escribir
unas pocas líneas de código, identificar rostros, reconocer objetos,
clasificarlos, detectar movimientos de manos.
• La librería tiene más de 2500 algoritmos, que incluye algoritmos de machine
learning y de visión artificial para usar.