Aprendizaje Automático (Machine Learning)

Lizzy Yoshida
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Mind Map on Aprendizaje Automático (Machine Learning), created by Lizzy Yoshida on 06/30/2016.

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Aprendizaje Automático (Machine Learning)
  1. Concepto general
    1. Es una disciplina científica que trata de que los sistemas aprendan automáticamente.
      1. Se divide en:
        1. Aprendizaje Supervisado
          1. Objetivo: Hacer predicciones a futuro basadas en comportamientos o características que se han visto en los datos ya almacenados (el histórico de datos).
          2. Aprendizaje No Supervisado
            1. Objetivo: Usar datos históricos que no están etiquetados. El fin es explorarlos para encontrar alguna estructura o forma de organizarlos.
          3. Usos de la tecnología
            1. Sistemas de recomendaciones (Amazon, eBay, LinkedIn, Twitter), detección de fraude, reconocimiento de voz, algoritmos para la predicción de enfermedades, delitos, averías en máquinas o tendencias de consumo.
        2. ¿Cómo surge?
          1. Hechos históricos sobresalientes
            1. En los 90's
              1. El trabajo en turnos de aprendizaje automático a partir de un enfoque basada en el conocimiento de un enfoque impulsado por los datos. Los científicos comienzan la creación de programas de computadoras para analizar grandes cantidades de datos y sacar conclusiones - o "aprender" - a partir de los resultados.
              2. 1997
                1. Deep Blue de IBM gana al campeón del mundo en el ajedrez.
                2. 2006
                  1. Geoffrey Hinton acuña el término "aprendizaje profundo" para explicar los nuevos algoritmos que permiten a los ordenadores "ver" y distinguir objetos y texto en imágenes y vídeos.
                  2. 2011
                    1. Google Brain se desarrolla, y su red neuronal profundo puede aprender a descubrir y clasificar objetos mucho la forma en que lo hace un gato.
                    2. 2014
                      1. Facebook desarrolla Deepface, un algoritmo de software que es capaz de reconocer o verificar los individuos en las fotos para el mismo nivel que los seres humanos pueden.
                      2. 2015
                        1. Amazon lanza su propia plataforma de aprendizaje automático.
                          1. Microsoft crea la periferia Machine Learning Kit de herramientas, lo que permite la distribución eficiente de los problemas de aprendizaje automático a través de múltiples ordenadores.
                          2. 2016
                            1. El algoritmo de IA "AlphaGo" desarrollado por Google DeepMind logró ganar a profesionales cinco juegos de cada cinco en un concurso de juegos de mesa chino llamado "Go".
                        2. ¿Cómo nace su importancia?
                          1. Para la mayoría de las organizaciones, la carrera ha comenzado para extraer información valiosa de volúmenes y variedades de datos en aumento.
                            1. Resultados Obtenidos
                              1. Con los datos indicados, las tecnologías correctas y la analítica indicada es posible producir de forma rápida y automática modelos que puedan analizar datos más grandes y complejos.
                                1. Predicciones de alto valor que pueden orientar mejores decisiones y acciones en tiempo real.
                            2. Paradigmas importantes en su historia
                              1. 1. Técnicas de modelado neuronal y de decisión
                                1. 2. Aprendizaje orientado a conceptos simbólicos
                                  1. 3. Sistemas de aprendizaje de conocimiento con exploración de varias tareas de aprendizaje
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