Muchos de los logros tecnológicos más sobresalientes desarrollados hasta ahora se derivaron del aprendizaje automático utilizando las maquinas de desarrollo en python, un subconjunto de la inteligencia artificial que representa la gran mayoría de los logros en el campo en los últimos años. Para su codificación se utiliza preferente lenguajes como Python. Cuando la ciencia habla de IA (Inteligencia artificial) hoy en día, generalmente se refiere al aprendizaje automático.
Actualmente disfruta de una especie de resurgimiento, en términos simples, el aprendizaje automático es donde un sistema informático desarrollado en lenguajes como Python aprende cómo realizar una tarea, en lugar de estar programado para hacerlo. Esta descripción del aprendizaje automático se remonta a 1959, cuando fue acuñada por Arthur Samuel, un pionero en el campo que desarrolló uno de los primeros sistemas de autoaprendizaje del mundo, un programa de juego de damas.
Para aprender, estos sistemas se alimentan de grandes cantidades de datos, que luego utilizan para aprender a realizar una tarea específica, como comprender el habla o subtitular una fotografía. La calidad y el tamaño de este conjunto de datos es importante para construir un sistema capaz de llevar a cabo con precisión su tarea designada. Por ejemplo, si estuviera construyendo un sistema de aprendizaje automático para predecir los precios de la vivienda, los datos de capacitación deberían incluir más que solo el tamaño de la propiedad, sino otros factores importantes como la cantidad de dormitorios o el tamaño del jardín. Toda esta estructura de puede construir en Python.
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La clave para el éxito del aprendizaje automático son las redes neuronales. Estos modelos matemáticos pueden modificar los parámetros internos para cambiar lo que producen. Durante el entrenamiento, una red neuronal se alimenta de conjuntos de datos que le enseñan lo que debe hacer cuando se le presentan ciertos datos. En términos concretos, la red podría recibir imágenes en escala de grises de los números entre cero y 9, junto con una cadena de dígitos binarios (ceros y unos) que indican qué número se muestra en cada imagen en escala de grises. Luego se entrenaría la red, ajustando sus parámetros internos, hasta que clasifique el número que se muestra en cada imagen con un alto grado de precisión. Esta red neuronal entrenada podría usarse para clasificar otras imágenes en escala de grises de números entre cero y 9.
Las redes neuronales están formadas por capas de algoritmos interconectados, que pueden construirse en Python, que se alimentan de datos entre sí y que pueden entrenarse para realizar tareas específicas modificando la importancia atribuida a los datos a medida que pasan entre estas capas. Durante el entrenamiento de estas redes neuronales, los pesos adjuntos a los datos a medida que pasan entre capas continuarán variando hasta que la salida de la red neuronal esté muy cerca de lo que se desea, momento en el que la red habrá 'aprendido' cómo transportar realizar una tarea en particular. El resultado deseado podría ser cualquier cosa, desde etiquetar correctamente la fruta en una imagen hasta predecir cuándo un ascensor podría fallar en función de los datos de sus sensores.
Las maquinas de desarrollo en python son un subconjunto del aprendizaje automático es el aprendizaje profundo, que también es posible desarrollar en Python, donde las redes neuronales se expanden en redes en expansión con una gran cantidad de capas considerables que se entrenan con cantidades masivas de datos. Son estas redes neuronales profundas las que han impulsado el avance actual en la capacidad de las computadoras para realizar tareas como el reconocimiento de voz y la visión por computadora.
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