Inteligencia artificial con python

Inteligencia artificial con python

Scikit-learn

Ya hemos estudiado los algoritmos de aprendizaje automático supervisado y no supervisado. Estos algoritmos requieren datos formateados para iniciar el proceso de entrenamiento. Debemos preparar o formatear los datos de una manera determinada para que puedan ser suministrados como entrada a los algoritmos de ML.
En nuestra vida diaria, tratamos con muchos datos, pero estos datos están en bruto. Para proporcionar los datos como entrada de los algoritmos de aprendizaje automático, tenemos que convertirlos en datos significativos. Ahí es donde entra en juego el preprocesamiento de datos. En otras palabras, podemos decir que, antes de proporcionar los datos a los algoritmos de aprendizaje automático, tenemos que preprocesar los datos.
Paso 2 – Definir datos de muestra – Después de importar los paquetes, necesitamos definir algunos datos de muestra para poder aplicar técnicas de preprocesamiento en esos datos. Ahora definiremos los siguientes datos de muestra –
Esta es la técnica de preprocesamiento que se utiliza cuando necesitamos convertir nuestros valores numéricos en valores booleanos. Podemos utilizar un método incorporado para binarizar los datos de entrada, por ejemplo, utilizando 0,5 como valor umbral de la siguiente manera –

Pytorch

El aprendizaje automático puede ser una herramienta increíblemente beneficiosa para descubrir conocimientos ocultos y predecir tendencias futuras. Este curso gratuito de Aprendizaje Automático con Python le dará todas las herramientas que necesita para empezar con el aprendizaje supervisado y no supervisado.
Este curso de Aprendizaje Automático con Python se sumerge en los fundamentos del aprendizaje automático utilizando un lenguaje de programación accesible y bien conocido. Aprenderás sobre el aprendizaje supervisado y no supervisado, verás cómo se relaciona el modelado estadístico con el aprendizaje automático y harás una comparación de cada uno.
Saeed Aghabozorgi, PhD es un científico de datos senior en IBM con un historial de desarrollo de aplicaciones a nivel empresarial que aumenta sustancialmente la capacidad de los clientes para convertir los datos en conocimiento procesable. Es investigador en el campo de la minería de datos y experto en el desarrollo de métodos analíticos avanzados como el aprendizaje automático y la modelización estadística en grandes conjuntos de datos.
Kevin Wong es un desarrollador de planes de estudios técnicos. Le gusta desarrollar cursos que se centran en la educación en el campo de Big Data. Kevin actualiza los cursos para que sean compatibles con las nuevas versiones de software, recrea los cursos en el nuevo entorno de la nube y desarrolla nuevos cursos como Introducción al Aprendizaje Automático.Kevin procede de la Universidad de Alberta, donde ha completado su tercer año de Co-op de Ingeniería Informática.

Edx

Puede definirse como el campo de la informática, más concretamente una aplicación de la inteligencia artificial, que proporciona a los sistemas informáticos la capacidad de aprender con los datos y mejorar a partir de la experiencia sin ser programados explícitamente.
Básicamente, el objetivo principal del aprendizaje automático es permitir que los ordenadores aprendan automáticamente sin intervención humana. Ahora se plantea la cuestión de cómo puede iniciarse y realizarse dicho aprendizaje. Puede iniciarse con la observación de datos. Los datos pueden ser ejemplos, instrucciones o experiencias directas. A continuación, sobre la base de esta entrada, la máquina toma una mejor decisión mediante la búsqueda de algunos patrones en los datos.
Este es el algoritmo de aprendizaje automático más utilizado. Se llama supervisado porque el proceso de aprendizaje del algoritmo a partir del conjunto de datos de entrenamiento puede considerarse como un profesor que supervisa el proceso de aprendizaje. En este tipo de algoritmo de ML, los posibles resultados ya se conocen y los datos de entrenamiento también están etiquetados con respuestas correctas. Se puede entender de la siguiente manera

Aprendizaje automático en python

Este tutorial cubre los conceptos básicos de varios campos de la inteligencia artificial como Redes Neuronales Artificiales, Procesamiento del Lenguaje Natural, Aprendizaje Automático, Aprendizaje Profundo, Algoritmos Genéticos, etc., y su implementación en Python.
Este tutorial será útil para licenciados, postgraduados y estudiantes de investigación que tengan interés en este tema o que tengan esta asignatura como parte de su plan de estudios. El lector puede ser un principiante o un estudiante avanzado.
Asumimos que el lector tiene conocimientos básicos sobre Inteligencia Artificial y programación en Python. Debe conocer la terminología básica utilizada en la IA junto con algunos paquetes útiles de Python como nltk, OpenCV, pandas, OpenAI Gym, etc.

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