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El machine learning (ML) es el subconjunto de la inteligencia artificial (IA) centrado en algoritmos que pueden "aprender" los patrones de los datos de entrenamiento y, posteriormente, hacer inferencias precisas sobre nuevos datos. Esta capacidad de reconocimiento de patrones permite a los modelos de machine learning tomar decisiones o realizar predicciones sin instrucciones explícitas y codificadas de forma rígida. El machine learning, y en particular el deep learning, es la columna vertebral de la mayoría de los sistemas de IA modernos.
En esta completa guía, encontrará una colección de contenido relacionado con el machine learning, como artículos explicativos, tutoriales, episodios de pódcasts y mucho más.
Para empezar, explore los artículos explicativos sobre el machine learning para hacerse una idea general.
Explore los principios fundamentales de la ciencia de datos y la estadística que impulsan los casos de uso del machine learning.
La ingeniería de características es el proceso de seleccionar, transformar y crear nuevas características a partir de datos sin procesar para mejorar el rendimiento de los modelos de ML.
El aprendizaje supervisado utiliza conjuntos de datos de entrada y salida etiquetados por humanos para entrenar modelos de ML.
El aprendizaje no supervisado analiza y agrupa conjuntos de datos sin etiquetar mediante el descubrimiento de patrones ocultos o agrupaciones de datos, sin necesidad de intervención humana.
El aprendizaje semisupervisado combina el aprendizaje supervisado y no supervisado mediante el uso de datos etiquetados y no etiquetados para entrenar modelos para tareas de clasificación y regresión.
El aprendizaje por refuerzo permite a un agente autónomo aprender a través de prueba y error, recibiendo comentarios en forma de recompensas o penalizaciones por sus acciones.
El deep learning utiliza redes neuronales multicapa, llamadas redes neuronales profundas, para simular el complejo poder de toma de decisiones del cerebro humano.
La IA generativa puede crear contenido original, como texto, imágenes, vídeo, audio o código de software en respuesta a la instrucción o petición de un usuario.
El entrenamiento de modelos es el proceso de "enseñar" a un modelo de machine learning a optimizar el rendimiento en un conjunto de datos de tareas de muestra relevantes para el caso de uso del modelo.
Las bibliotecas de machine learning son colecciones de código preescrito, funciones y herramientas que simplifican el desarrollo y la implementación de algoritmos y modelos de ML.
MLOps, abreviatura de operaciones de machine learning, es un conjunto de prácticas diseñadas para ayudar a los profesionales a crear procesos estandarizados para crear y ejecutar modelos de ML.
El procesamiento del lenguaje natural (PLN) permite que un modelo procese el lenguaje humano a través de la lingüística computacional y las técnicas estadísticas.
La visión artificial utiliza el ML para enseñar a los ordenadores y sistemas a "ver", es decir, a obtener información significativa de imágenes digitales, vídeos y otras entradas visuales.
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