Su recurso integral para obtener conocimientos profundos sobre machine learning y tutoriales prácticos.
El machine learning (ML) es el subconjunto de 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 que los modelos de machine learning tomen decisiones o predicciones sin instrucciones explícitas y codificadas de forma rígida. El machine learning, y en particular el aprendizaje profundo, es la columna vertebral de la mayoría de los sistemas de IA modernos.
En esta guía completa, encontrará una colección de contenido relacionado con el machine learning, como documentos explicativos, tutoriales y episodios de podcasts y mucho más.
Como primer paso en su recorrido, explore los documentos explicativos introductorios de machine learning para obtener una comprensión de alto nivel.
Explore la ciencia de datos fundamental y los principios estadísticos que impulsan los casos de uso del machine learning.
La ingeniería de característica 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 en clústeres conjuntos de datos no etiquetados mediante el descubrimiento de patrones ocultos o agrupaciones de datos sin necesidad de entrada 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 feedback en forma de recompensas o penalizaciones por sus acciones.
El aprendizaje profundo 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, video, audio o código de software en respuesta a la instrucción o solicitud de un usuario.
El entrenamiento de modelos es el proceso de "enseñar" a un modelo de machine learning para optimizar el rendimiento con un conjunto de datos de entrenamiento de tareas de muestra relevantes para los casos de uso eventuales del modelo.
Las bibliotecas de machine learning son colecciones de código, funciones y herramientas preescritos 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 de lenguaje natural (PLN) permite que un modelo procese el lenguaje humano a través de lingüística computacional y técnicas estadísticas.
La visión artificial utiliza ML para enseñar a las computadoras y sistemas a "ver", es decir, a derivar información significativa de imágenes digitales, videos y otras entradas visuales.
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