En esta unidad veremos los conceptos fundamentales utilizados en Machine Learning y Deep Learning así como la preparación del entorno Python para poder desarrollar posteriormente nuestros proyectos de redes neuronales (Deep Learning).
El aprendizaje automático o Machine Learning habilita a los computadores aprender en base a la experiencia y el procesamiento de información sin ser explícitamente programados.
Existe mucha controversia entre términos relacionados con la inteligencia artificial, por eso vamos a diferenciar claramente qué es inteligencia artificial, Machine Learning y Deep Learning.
En la siguiente imagen se representan estos conceptos:
Como se observa, la inteligencia artificial engloba al Machine Learning y a su vez el Machine Learning engloba al Deep Learning.
Por tanto, la inteligencia artificial es el concepto más global por el cual las computadoras pueden realizar tareas de manera inteligente y el Machine Learning permite que las máquinas aprendan de los datos en base a una serie de algoritmos que veremos.
A alto nivel, este sería el procedimiento cíclico que se sigue en las soluciones de Machine Learning y Deep Learning:
1. Entrenamiento
2. Producción
3. Aprendizaje activo
En el siguiente vídeo aparece en detalle que es el Deep Learning, los diferentes tipos de aprendizaje automático que existen y sus aplicaciones:
Esta píldora formativa está extraída del Curso online de Deep Learning: domina las redes neuronales con Tensorflow y Python.
No pierdas tu oportunidad y ¡continúa aprendiendo!
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