Diferencia entre revisiones de «Sistemas de aprendizaxe automáticos»
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* Procedimientos del Machine Learning: Datos, identifica patrones y toma decisiones. | * Procedimientos del Machine Learning: Datos, identifica patrones y toma decisiones. | ||
* Herramientas de. Aprendizaje automático. | * Herramientas de. Aprendizaje automático. | ||
* Aplicaciones del Machine Learning. | * Aplicaciones del Machine Learning. | ||
| − | = Algoritmos aplicados al aprendizaje supervisado y optimización del modelo = | + | == Algoritmos aplicados al aprendizaje supervisado y optimización del modelo == |
* Determinación de elementos y herramientas de aprendizaje supervisado. | * Determinación de elementos y herramientas de aprendizaje supervisado. | ||
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* Variables de entrada (''input data''). Etiquetas de salida. | * Variables de entrada (''input data''). Etiquetas de salida. | ||
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* Técnicas de aprendizaje no supervisado | * Técnicas de aprendizaje no supervisado | ||
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* Determinación de elementos y herramientas de Aprendizaje no supervisado. | * Determinación de elementos y herramientas de Aprendizaje no supervisado. | ||
* Plataformas de aprendizaje automático no supervisado. | * Plataformas de aprendizaje automático no supervisado. | ||
| − | * Fases del aprendizaje automático no supervisado | + | * [[Fases del aprendizaje automático no supervisado]] |
| − | = Aplicación de modelos computacionales de redes neuronales y comparación con otros modelos = | + | == Aplicación de modelos computacionales de redes neuronales y comparación con otros modelos == |
| − | * Aprendizaje automático frente a aprendizaje profundo | + | * [[Aprendizaje automático frente a aprendizaje profundo]] |
| − | * Cómo aprende una red neuronal | + | * [[Cómo aprende una red neuronal]] |
| − | * Modelos de redes neuronales artificiales | + | * [[Modelos de redes neuronales artificiales]] |
| − | = Valoración de la calidad de los resultados obtenidos en la práctica con sistemas de aprendizaje automático = | + | == Valoración de la calidad de los resultados obtenidos en la práctica con sistemas de aprendizaje automático == |
* Capacidad de generalización. | * Capacidad de generalización. | ||
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* Validación. | * Validación. | ||
* Matriz de confusión | * Matriz de confusión | ||
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Revisión actual del 19:36 27 feb 2023
Sumario
- 1 Introdución
- 2 Contidos
- 2.1 Caracterización de la Inteligencia Artificial fuerte y débil
- 2.2 Determinación de sistemas de aprendizaje automático (Machine Learning)
- 2.3 Algoritmos aplicados al aprendizaje supervisado y optimización del modelo
- 2.4 Aplicación de técnicas de aprendizaje no supervisado
- 2.5 Aplicación de modelos computacionales de redes neuronales y comparación con otros modelos
- 2.6 Valoración de la calidad de los resultados obtenidos en la práctica con sistemas de aprendizaje automático
Introdución
O módulo profesional Sistemas de aprendizaxe automáticos ten:
- o código MP5072
- unha duración de 91 horas
Contidos
Caracterización de la Inteligencia Artificial fuerte y débil
Determinación de sistemas de aprendizaje automático (Machine Learning)
- Sistemas de aprendizaje automático
- Técnicas para desarrollar aprendizaje automático
- Algoritmos o modelos aplicados al aprendizaje automático
- Procedimientos del Machine Learning: Datos, identifica patrones y toma decisiones.
- Herramientas de. Aprendizaje automático.
- Aplicaciones del Machine Learning.
Algoritmos aplicados al aprendizaje supervisado y optimización del modelo
- Determinación de elementos y herramientas de aprendizaje supervisado.
- Datos etiquetados.
- Variables de entrada (input data). Etiquetas de salida.
- Plataformas de aprendizaje automático supervisado.
- Fases del aprendizaje automático supervisado
Aplicación de técnicas de aprendizaje no supervisado
- Técnicas de aprendizaje no supervisado
- Algoritmos de aprendizaje no supervisado. Agrupación de cluster, Reducción de dimensión, entre otros.
- Determinación de elementos y herramientas de Aprendizaje no supervisado.
- Plataformas de aprendizaje automático no supervisado.
- Fases del aprendizaje automático no supervisado
Aplicación de modelos computacionales de redes neuronales y comparación con otros modelos
- Aprendizaje automático frente a aprendizaje profundo
- Cómo aprende una red neuronal
- Modelos de redes neuronales artificiales
Valoración de la calidad de los resultados obtenidos en la práctica con sistemas de aprendizaje automático
- Capacidad de generalización.
- Test.
- Validación.
- Matriz de confusión
Estes apuntes foron creados para o módulo profesional Sistemas de aprendizaxe automáticos do ciclo de grao especialización Intelixencia artificial e big data. Creados e editados por José López Villar baixo a licenza Creative Commons 3.0:
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