MODULO IV APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

  2. Fundamentos Teóricos del Aprendizaje Supervisado y No Supervisado     Exploración Detallada de los Conceptos Teóricos Detrás del Aprendizaje Supervisado y No Supervisado   Aprendizaje Supervisado: Conceptos Teóricos Definición: Se basa en el uso de un conjunto de datos de entrenamiento que contiene tanto las entradas como las salidas deseadas. Funcionamiento : El modelo se entrena con estos datos para aprender la relación entre las entradas y salidas. Su objetivo es generalizar esta relación para predecir las salidas de nuevos datos de entrada. Tipos de Problemas : Clasificación (cuando la salida es una categoría) y regresión (cuando la salida es un valor numérico continuo).   Aprendizaje No Supervisado: Conceptos Teóricos Definición: Se utiliza cuando solo tenemos datos de entrada sin etiquetas o salidas correspondientes. Funcionamiento: El modelo busca patrones, estructuras o agrupaciones en estos datos. El objetivo es entender ...

  APRENDISAJE AUTOMÁTICO   Diplomante: RUBEN HENRY DELGADO MORALES   El aprendizaje automático (Machine Learning, ML) se está convirtiendo en una herramienta clave en la producción agropecuaria, ayudando a mejorar la eficiencia, la sostenibilidad y la productividad. Aquí te presento un ejemplo paso a paso de cómo se podría implementar el aprendizaje automático en este sector:   Paso 1: Definición del Problema   Identificar un problema específico que se desea abordar en la producción agropecuaria. Por ejemplo, podría ser la detección temprana de enfermedades en cultivos o ganado.   Paso 2: Recolección de Datos   Reunir datos relevantes para el problema. Esto podría incluir imágenes de cultivos tomadas por drones, datos climáticos, información del suelo, o registros de salud del ganado.   Paso 3: Preparación de Datos   Limpiar y preprocesar los datos para su uso. Esto implica eliminar o corregir datos erróneos, n...

APRENDIZAJE AUTOMÁTICO  El aprendizaje automático, o *machine learning* en inglés, es una rama de la inteligencia artificial que se centra en el desarrollo de sistemas capaces de aprender y mejorar a partir de la experiencia, sin ser explícitamente programados para ello. La idea es que estos sistemas puedan identificar patrones, tomar decisiones y realizar predicciones basadas en los datos con los que se entrenan. Hay varios tipos de aprendizaje automático, incluyendo: 1. Aprendizaje Supervisado : En este enfoque, el modelo se entrena con datos etiquetados. Por ejemplo, un modelo podría aprender a clasificar imágenes de gatos y perros si se le proporcionan imágenes etiquetadas como 'gato' o 'perro'. 2. Aprendizaje No Supervisado : Aquí, el modelo trabaja con datos no etiquetados. Su objetivo es descubrir patrones ocultos o agrupaciones en los datos, como identificar grupos naturales en un conjunto de datos de clientes. 3. Aprendizaje Semi-Supervisado y Aprendizaje por ...