Clase 12 - UCU by Ing. Layla Scheli https://padlet.com/laylascheli/68drbv263lj74fre Actividad Grupal - Colaborativa en-us 2021-11-08 22:55:25 UTC 2021-11-08 23:18:36 UTC hello@padlet.com Consignas: laylascheli https://padlet.com/laylascheli/68drbv263lj74fre/wish/1876543769 1. Investigar sobre que es el Machine Learning.
2. Ambitos y usos aplicativos en la industria.
3. Debatir y colaborar grupalmente. 

]]> 2021-11-08 22:56:02 UTC https://padlet.com/laylascheli/68drbv263lj74fre/wish/1876543769 https://padlet.com/laylascheli/68drbv263lj74fre/wish/1876549948 INE- Machine learning is an application of artificial intelligence (AI) that provides systems the ability to automatically learn and improve from experience without being explicitly programmed. Machine learning focuses on the development of computer programs that can access data and use it to learn for themselves.]]> 2021-11-08 23:00:50 UTC https://padlet.com/laylascheli/68drbv263lj74fre/wish/1876549948 Julieta https://padlet.com/laylascheli/68drbv263lj74fre/wish/1876550415 El Machine Learning es una disciplina del campo de la Inteligencia Artificial que, a través de algoritmos, dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones en datos masivos y elaborar predicciones (análisis predictivo).]]> 2021-11-08 23:01:11 UTC https://padlet.com/laylascheli/68drbv263lj74fre/wish/1876550415 Sofía saravia https://padlet.com/laylascheli/68drbv263lj74fre/wish/1876552551 El ‘machine learning’ –aprendizaje automático– es una rama de la inteligencia artificial que permite que las máquinas aprendan sin ser expresamente programadas para ello. Una habilidad indispensable para hacer sistemas capaces de identificar patrones entre los datos para hacer predicciones. Esta tecnología está presente en un sinfín de aplicaciones como las recomendaciones de Netflix o Spotify, las respuestas inteligentes de Gmail o el habla de Siri y Alexa.]]> 2021-11-08 23:03:01 UTC https://padlet.com/laylascheli/68drbv263lj74fre/wish/1876552551 Julieta https://padlet.com/laylascheli/68drbv263lj74fre/wish/1876552616 2021-11-08 23:03:05 UTC https://padlet.com/laylascheli/68drbv263lj74fre/wish/1876552616 https://padlet.com/laylascheli/68drbv263lj74fre/wish/1876554807 En definitiva, el ‘machine learning’ es un maestro del reconocimiento de patrones, y es capaz de convertir una muestra de datos en un programa informático capaz de extraer inferencias de nuevos conjuntos de datos para los que no ha sido entrenado previamente]]> 2021-11-08 23:05:01 UTC https://padlet.com/laylascheli/68drbv263lj74fre/wish/1876554807 Amelie Veron https://padlet.com/laylascheli/68drbv263lj74fre/wish/1876555659 El machine learning o aprendizaje automático es la rama de la inteligencia artificial que dota a las máquinas de la habilidad de “aprender” a partir del análisis de datos con el fin de identificar patrones y apoyar en la toma decisiones con la mínima intervención humana; personas y máquinas trabajan de la mano. Así, esta habilidad permite optimizar los procesos del día a día, hasta el punto de que una máquina puede hacer una llamada para reservar una mesa en un restaurante sin que el interlocutor se dé cuenta de que no está hablando con una persona.

]]> 2021-11-08 23:05:45 UTC https://padlet.com/laylascheli/68drbv263lj74fre/wish/1876555659 Peter https://padlet.com/laylascheli/68drbv263lj74fre/wish/1876556850 Cuando hablamos de machine learning hablamos de inteligencia artificial, porque la inteligencia artificial es el intento de hacer que un dispositivo o una aplicación sean tan o mas inteligentes que un humano. Machine learning es una serie de algoritmos que hacen que tu dispositivo o aplicación sean artificialmente inteligentes.
Es hacer que una aplicación o dispositivo aprenda a través de reconocimiento de imágenes u otras cosas a ser lo mas inteligente posible.

Asigna etiquetas a objetos no identificados por sus propiedades ]]> 2021-11-08 23:06:37 UTC https://padlet.com/laylascheli/68drbv263lj74fre/wish/1876556850 https://padlet.com/laylascheli/68drbv263lj74fre/wish/1876557068 INE - Según un artículo de Forbes México, la IA es el cambio más disruptivo en la historia. 

El machine learning está revolucionando todos los sectores. Por ejemplo, en el sector legal tech, el uso de esta tecnología inteligente le permite a un abogado tener una productividad de hasta 20 personas. Así, gracias a la IA los abogados podrán convertirse en “superabogados”.


]]> 2021-11-08 23:06:48 UTC https://padlet.com/laylascheli/68drbv263lj74fre/wish/1876557068 Lucia Maschi https://padlet.com/laylascheli/68drbv263lj74fre/wish/1876557235 El Machine Learning o aprendizaje automático es una rama del campo de la Inteligencia artificial y se trata de una técnica de análisis de datos que enseña a las computadoras «aprender de la experiencia», aquello que es natural para los humanos. Los algoritmos de Machine Learning usan métodos computacionales para «aprender» (learning) la información extraída de los datos y mejorar su rendimiento de forma adaptada -conforme aumenta el número de muestras disponibles para el aprendizaje.
Los algoritmos de Aprendizaje Automático encuentran patrones naturales en los datos que generan información y lo ayudan a tomar mejores decisiones y predicciones.
En la rama de la medicina la integración de la inteligencia artificial mediante el machine learning, busca la eficiencia de los equipos generadores de diagnósticos médicos así se podrán descartar errores humanos en el análisis de datos y se reducirían costos en investigación. Algunos avances en esta materia ya se están viendo al usar programas como el IBM Watson y los chatbots para que interactúe con el paciente realizando una serie de preguntas que le permiten formular una hipótesis del posible estado de salud el paciente o para realizar análisis de seguimiento.
Construcción
En este campo ha dado grandes resultados debido a que antes la mayoría de los sistemas en las fábricas eran manipulados por los seres humanos esto se deducía en horarios de trabajo cortos y poca producción, si a eso le sumamos tal vez las peligrosas actividades que se debían realizar en algunas fábricas ya que esto reducía la eficiencia. Lo que cambiaría con la llegada del machine learning en combinación con la robótica, lo cual hoy en día ha permitido la automatización de grandes fábricas generando una mayor rentabilidad y una mayor eficiencia.
Finanzas
 En este sistema fue una de sus primeras apariciones debido a que muchas industrias necesitaban una plataforma que fuese intuitiva y que permitiera a sus usuarios revisar y verificar sus trámites y transacciones. Mediante programas como MInt o Turbo Tax que recopilaban información de los clientes de muchas entidades financieras, incluso el software IBM Watson hoy en día es de vital importancia en mercados como el de Wall Street ya que realiza la mayoría de las operaciones.]]> 2021-11-08 23:06:55 UTC https://padlet.com/laylascheli/68drbv263lj74fre/wish/1876557235 Sofía Saravia https://padlet.com/laylascheli/68drbv263lj74fre/wish/1876560919 El desarrollo de aprendizaje automático se centra en tres categorías principales que se conocen como aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, aprendizaje profundo.]]> 2021-11-08 23:10:00 UTC https://padlet.com/laylascheli/68drbv263lj74fre/wish/1876560919 Sofía saravia https://padlet.com/laylascheli/68drbv263lj74fre/wish/1876564733 Aprendizaje Supervisado
El aprendizaje del tipo supervisado se refiere a un modelo específico de Machine Learning en el cual el proceso de generación de conocimiento se realiza con un grupo de ejemplos o datos etiquetados  en los que los resultados que arroja la operación son conocidos previamente. Este tipo de modelo aprende de estos resultados e incorpora ajustes en los parámetros interiores para poder adaptarse a datos nuevos que ingresan al sistema.






]]> 2021-11-08 23:13:17 UTC https://padlet.com/laylascheli/68drbv263lj74fre/wish/1876564733 Sofía Saravia https://padlet.com/laylascheli/68drbv263lj74fre/wish/1876569777 Aprendizaje No Supervisado
Otro de los tipos de machine learninges el conocido como Aprendizaje No Supervisado. En el cual se incluyen conjuntos de datos sin etiquetar en los que no se conoce previamente la estructura que estos poseen. En este tipo de aprendizaje se busca obtener información clave o importante sin conocer previamente la referencia de las variables de salida, explorando la estructura de los datos que no están etiquetados.
]]> 2021-11-08 23:17:14 UTC https://padlet.com/laylascheli/68drbv263lj74fre/wish/1876569777