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El machine learning (ML) es una rama de la IA y la informática que se centra en el uso de datos y algoritmos para que la IA imite el modo en que aprenden los humanos.
El machine learning es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA). Se enfoca en enseñar a las computadoras para que aprendan de los datos y mejoren con la experiencia –en lugar de ser explícitamente programadas para hacerlo–.
El machine learning 🤖 o aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que se encuentra en el corazón de la ciencia de los datos. Conozca los algoritmos de machine learning, las tipologías de machine learning y sus principales usos.
El machine learning (ML) es una rama de la inteligencia artificial (IA) y la informática que se centra en el uso de datos y algoritmos para permitir que la IA imite la forma en que los humanos aprenden, mejorando gradualmente su precisión. ¿Cómo funciona machine learning?
What is ML? Machine learning (ML) is a branch of artificial intelligence (AI) and computer science that focuses on the using data and algorithms to enable AI to imitate the way that humans learn, gradually improving its accuracy.
El aprendizaje automático (AA); también llamado automatizado, computacional, de máquinas, o maquinal [1] (del inglés machine learning, ML), es el subcampo de las ciencias de la computación y una rama de la inteligencia artificial, cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan que las computadoras aprendan.
Google's fast-paced, practical introduction to machine learning, featuring a series of lessons with video lectures, real-world case studies, and hands-on practice exercises.
El machine learning (aprendizaje automático) es la técnica que consiste en entrenar a una computadora para que encuentre patrones, realice predicciones y aprenda de la experiencia sin una programación explícita.
El machine learning es la ciencia de desarrollo de algoritmos y modelos estadísticos que utilizan los sistemas de computación con el fin de llevar a cabo tareas sin instrucciones explícitas, en vez de basarse en patrones e inferencias.
This course introduces principles, algorithms, and applications of machine learning from the point of view of modeling and prediction. It includes formulation of learning problems and concepts of representation, over-fitting, and generalization.
