Lección 3 del curso Introducción al Machine Learning.
En la lección anterior vimos algunas aplicaciones del Machine Learning, lo que nos permitió ver el potencial que tiene este campo en áreas como los negocios y las finanzas e incluso nuestra vida cotidiana.
En esta lección vamos a ver qué cosas tiene el común el Machine Learning con campos como la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial:
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En esencia la Ciencia de Datos utiliza el análisis histórico de datos para resolver problemas de negocio, destacando el análisis predictivo mediante modelos que identifican patrones, lo que se conoce como Machine Learning.
Por su parte, el Machine Learning, centrado en el análisis predictivo, es una subdisciplina de la Ciencia de Datos, mientras que la Inteligencia Artificial busca desarrollar sistemas que emulen la inteligencia humana en tareas como la percepción visual y el reconocimiento del habla.
Desde este enfoque podemos decir que el Machine Learning es también una subdisciplina de la IA, destacándose en áreas como la visión artificial, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje por refuerzo.
Con esto cerramos este primer módulo del curso y en este punto ya tenemos un panorama general de lo que es el Machine Learning, de muchas de sus aplicaciones y potencial y de su relación con áreas como la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial.
Entonces, en el siguiente módulo comenzaremos a entender varios conceptos y definiciones del Machine Learning e introduciremos una terminología mucho más específica.
Así que en la próxima lección comenzaremos hablando del concepto de aprendizaje y de los diferentes tipos de aprendizaje que podemos encontrar en el Machine Learning.
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