Aprendizaje Automático en Programación Java III: Tipos y Aplicaciones, Diapositivas de Materiales

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JAVA PROGRAMMING IIICLASE 1:

INTRODUCCIÓN

APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

APRENDIZAJE^2 (^1) AUTOMÁTICO (^3) MATEMÁTICA

Hay algunos factores que favorecen el aprendizaje automático sobre el análisis manual:

• Capacidad de mejorar sin una programación explícita.
• Naturalmente se beneficia de grandes cantidades de datos de prueba.
• Almacenamiento de datos en la nube.
• Captación y la optimización en tiempo real de los datos (mejora continua).

FACTORES CLAVE

EJEMPLOS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

Todo uso de grandes cantidades de datos que requieran análisis, es un candidato a aplicar las técnicas de Aprendizaje Automático:

• Detección de Fraude analizando transacciones bancarias.
• Análisis de estudios médicos para detectar patrones o epidemias.
• Análisis climatológico para predecir Huracanes y otros
• Análisis de fotografías para búsqueda de personas desaparecidas.

APRENDIZAJE SUPERVISADO

Se puede deducir una función a partir de datos de entrenamiento que consisten de pares de objetos:

• Datos de entrada
• Resultados deseados La función creada es capaz de predecir el valor correspondiente a cualquier objeto de entrada válida después de haber visto una serie de ejemplos generalizando a partir de los datos presentados a las situaciones no vistas previamente.

APRENDIZAJE SUPERVISADO

El valor de salida puede ser numérico o una etiqueta, siendo las funciones más conocidas las de:

• Regresión Lineal
• Regresión Logística

APRENDIZAJE NO SUPERVISADO

Existen numerosas implementaciones y técnicas para realizar este tipo de aprendizaje y muchas de las investigaciones intentan trabajar sobre esta rama de la inteligencia artificial. Algunas de las más conocidas son:

• Algoritmos Genéticos
• Redes Neuronales
• Clustering

RESUMEN

• El objetivo principal es que la computadora aprenda a predecir valores futuros.
• Existen multitud de implementaciones
• La combinación de factores de evolución tecnológica propician el avance constante.