Aprendizaje Automatico
기계 학습

Aprendizaje Automatico(기계 학습)란 무엇입니까?

Aprendizaje Automatico 기계 학습 - En este artículo mostramos la influencia de las herramientas tecnológicas –basadas en IA, aprendizaje automático y big data– en el mundo del trabajo que conllevan ventajas y riesgos para el trabajador. ^[1] Aunque la mayoría de los principios básicos del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo se desarrollaron a partir de 1980, las investigaciones en redes neuronales convolucionales (CNN) implementadas con unidades de procesamiento gráfico ganaron varios concursos en reconocimiento de imágenes entre los años 2011-2012 1,2. ^[2] Con la posibilidad de acceder a grandes volúmenes de datos, y con el desarrollo de nuevas técnicas de estadística y aprendizaje automático (Machine Learning), esta responsabilidad ha venido siendo delegada progresivamente a modelos diseñados para tal labor, con el fin de evitar el riesgo humano de equivocarse a causa de los sesgos, prejuicios y opiniones subjetivas de los tomadores de decisiones tradicionales, fundamentándose ahora en hechos objetivos inherentes a los datos operacionales de cada empresa, pero incurriendo entonces en un nuevo riesgo: que el modelo matemático delegado no logre elegir la mejor alternativa posible, o ni siquiera una adecuada [Javier Gustavo Díaz Cely]. ^[3] Según el Hiperciclo de Gartner1, las principales tecnologías que se encuentran en el pico de la innovación y la expectación, están asociadas a la inteligencia artificial2, el aprendizaje automático3 y las plataformas del internet de las cosas (IoT) 4 (Panetta, 2018). ^[4] En la charla se presentaron conceptos básicos e historia de la metodología de desarrollo de software llamada Machine Learning (ML) o aprendizaje automático (AA, en español. ^[5] Se examinó la predictibilidad del modelo en base al aprendizaje automático. ^[6] Este articulo pretende aclarar diferentes terminos que todavia nos resultan lejanos como IA, machine learning (aprendizaje automatico, AA), deep learning (aprendizaje profundo, AP), data science o big data; describir en profundidad el concepto de IA y sus tipos, las tecnicas de aprendizaje y la metodologia que se utiliza en el AA, el analisis en imagen cardiaca con AP, la aportacion de esta revolucion tecnologica a la estadistica clasica, sus limitaciones actuales, sus aspectos legales y, fundamentalmente, sus aplicaciones iniciales en cardiologia. ^[7] En el primer contexto, se enfoca en describir las tecnicas y tecnologias que se utilizan en un entorno inteligente, entre ellas Redes de Sensores, Internet de las Cosas (IoT), Procesamiento de datos, Big Data y Aprendizaje automatico. ^[8]
이 기사에서는 AI, 기계 학습 및 빅 데이터를 기반으로 하는 기술 도구가 작업자에게 이점과 위험을 수반하는 작업 세계에서 미치는 영향을 보여줍니다. ^[1] 머신 러닝과 딥 러닝의 기본 원리는 대부분 1980년대부터 개발되었지만 그래픽 처리 장치로 구현된 CNN(컨볼루션 신경망)에 대한 연구는 2011-2012년 사이에 이미지 인식 분야에서 여러 대회에서 우승했습니다. ^[2] 대량의 데이터에 액세스할 수 있는 가능성과 새로운 통계 및 기계 학습 기술(Machine Learning)의 개발로 인해 이 책임은 인적 위험을 피하기 위해 그러한 작업을 위해 설계된 모델에 점진적으로 위임되었습니다. 기존 의사 결정자의 편견, 편견 및 주관적인 의견에 따라 각 회사의 운영 데이터에 내재된 객관적인 사실에 기반을 두지만 새로운 위험이 발생합니다. 위임된 수학적 모델이 가능한 최상의 대안을 선택하지 않거나 적절한 것조차도 [Javier Gustavo Díaz Cely]. ^[3] Gartner Hypercycle1에 따르면 혁신과 기대의 정점에 있는 주요 기술은 인공 지능2, 기계 학습3 및 사물 인터넷(IoT) 플랫폼4과 관련되어 있습니다(Panetta, 2018). ^[4] 강연에서는 ML(Machine Learning) 또는 AA(스페인어의 AA)라는 소프트웨어 개발 방법론의 기본 개념과 역사가 소개되었습니다. ^[5] 머신 러닝 기반 모델의 예측 가능성을 조사했습니다. ^[6] 이 기사는 AI, 머신 러닝(AA), 딥 러닝(AP), 데이터 과학 또는 빅 데이터와 같이 아직 우리와 거리가 먼 다양한 용어를 명확히 하는 것을 목표로 합니다. AI의 개념과 그 유형, AA에 사용된 학습 기술 및 방법론, AP를 사용한 심장 영상 분석, 고전 통계에 대한 이 기술 혁명의 기여, 현재 제한 사항, 측면 및 기본적으로 초기 응용 프로그램에 대해 자세히 설명합니다. 심장학에서. ^[7] 첫 번째 맥락에서는 센서 네트워크, 사물 인터넷(IoT), 데이터 처리, 빅 데이터 및 머신 러닝을 포함한 지능형 환경에서 사용되는 기술과 기술을 설명하는 데 중점을 둡니다. ^[8]

de aprendizaje automático 기계 학습

En este artículo se presenta una herramienta computacional elaborada en lenguaje de programación Python para minería de datos y proyección a corto plazo de la demanda de potencia eléctrica del Sistema Nacional Interconectado (SNI), utilizando el enfoque predictivo del algoritmo de aprendizaje automático Random Forest. ^[1] La detección de placas vehiculares empleando técnicas de aprendizaje automático mejora los procesos de rastreo, seguimiento y seguridad. ^[2] En su práctica artística explora cuestiones políticas que se pueden abordar desde la imagen y que implican a las tecnologías de aprendizaje automático, como la gestión de la información en los archivos visuales del futuro, la revisión de la memoria colectiva o la creatividad artificial. ^[3] 0, que abarca la aparición de nuevas tecnologías como la robótica, sistemas de aprendizaje automático, la inteligencia artificial, redes de alto rendimiento, multi-cloud, entre otros. ^[4] La Inteligencia Artificial (IA) y las capacidades de aprendizaje automático están creciendo a un ritmo sin precedentes. ^[5] Las herramientas de aprendizaje automático utiliza­das para generar medios de comunicación sintéticos permiten la expresión creativa, pero también pueden generar contenidos que inducen a error y causan daño. ^[6] Para enfrentar este problema, las instituciones financieras están investigando la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático para la detección de fraude y la tecnología de análisis de datos para desarrollar un sistema de detección del fraude más exacto y preciso. ^[7] En este contexto, el objetivo del estudio fue determinar las relaciones entre los parámetros fisicoquímicos y microbiológicos del agua de la bahía interior del lago Titicaca en la ciudad de Puno-Perú, aplicando la técnica de árboles de predicción de aprendizaje automático. ^[8]
이 기사에서는 랜덤 포레스트 머신 러닝 알고리즘의 예측 접근 방식을 사용하여 데이터 마이닝 및 SNI(National Interconnected System)의 전력 수요 단기 예측을 위해 Python 프로그래밍 언어로 개발된 계산 도구를 제공합니다. ^[1] 기계 학습 기술을 사용하여 차량 번호판을 감지하면 추적, 모니터링 및 보안 프로세스가 향상됩니다. ^[2] 그의 예술적 실천에서 그는 미래의 시각적 기록 보관소의 정보 관리, 집단 기억 또는 인공 창의성의 검토와 같이 이미지에서 해결할 수 있고 기계 학습 기술과 관련된 정치적 문제를 탐구합니다. ^[3] 0은 특히 로봇 공학, 기계 학습 시스템, 인공 지능, 고성능 네트워크, 멀티 클라우드와 같은 신기술의 출현을 포함합니다. ^[4] 인공 지능(AI)과 기계 학습 기능은 전례 없는 속도로 성장하고 있습니다. ^[5] 합성 미디어를 생성하는 데 사용되는 기계 학습 도구는 창의적인 표현을 가능하게 하지만 오해의 소지가 있고 유해한 콘텐츠를 생성할 수도 있습니다. ^[6] 이러한 문제를 해결하기 위해 금융기관에서는 보다 정확하고 정밀한 사기 탐지 시스템을 개발하기 위해 사기 탐지 머신 러닝 알고리즘과 데이터 분석 기술의 적용을 연구하고 있습니다. ^[7] 이러한 맥락에서, 연구의 목적은 기계 학습 예측 나무 기술을 적용하여 Puno-Peru시 Titicaca 호수 내만 물의 물리 화학적 및 미생물 적 매개 변수 간의 관계를 결정하는 것입니다. ^[8]

el uso de 의 사용

El foco de este artículo metodológico es demostrar cómo el uso de procesos de minería de datos y aprendizaje automático pueden ser útiles para la creación del conjunto de datos y sus potenciales aplicaciones. ^[1] La creación de inteligencia artificial (en inglés AI) incluye entre varias cosas la creación de conjuntos de datos y el uso de métodos de análisis numérico para el aprendizaje automático (machine learning). ^[2] La evolución de la historia clínica electrónica del paciente ha permitido en los últimos años aplicaciones informáticas desde el registro en sistemas de información hasta la aplicación de Inteligencia Artificial en grandes repositorios de datos permitiendo el uso de aprendizaje automático y profundo facilitando la identificación de patrones para diagnósticos, tratamientos, aplicaciones farmacéuticas, entre otras; este conjunto de información y modelos computacionales disponibles de manera pública o privada presenta riesgos y beneficios en el ámbito de la aplicación del Derecho; por ello que se realiza un estudio de manera clara cómo se maneja esta información de manera doctrinal, las propuestas que existen en el ámbito internacional como son el marco Europeo o  Latinoamericano, tomándose los criterios de seguridad informática que coadyuven a la anonimización de los datos del paciente, de esta manera se tiene un marco general y propositivo de los ámbitos a ser tratados con la información del paciente. ^[3] 0 mediante el uso de procedimientos analíticos multivariados y modelos de aprendizaje automático multirrespuesta, como un camino para analizar, modelar y estandarizar las relaciones entre las distintas variables de entrada y de salida que gobiernan la formulación de las mermeladas. ^[4]
이 방법론 기사의 초점은 데이터 마이닝 및 기계 학습 프로세스의 사용이 데이터 세트 및 잠재적 응용 프로그램 생성에 어떻게 유용할 수 있는지를 보여주는 것입니다. ^[1] 인공 지능(AI) 생성에는 무엇보다도 데이터 세트 생성 및 기계 학습을 위한 수치 분석 방법 사용이 포함됩니다. ^[2] 최근 몇 년 동안 환자의 전자 의료 기록이 진화하면서 정보 시스템에 등록하는 컴퓨터 응용 프로그램에서 대용량 데이터 저장소에 인공 지능 응용 프로그램에 이르기까지 자동 및 딥 러닝을 사용할 수 있게 되어 진단을 위한 패턴 식별이 용이해졌습니다. 치료, 제약 적용 등; 공개 또는 비공개로 제공되는 이 일련의 정보 및 계산 모델은 법 집행 분야의 위험과 이점을 나타냅니다. 이러한 이유로 유럽이나 라틴아메리카 프레임워크와 같은 국제적 영역에 존재하는 제안, 익명화에 기여하는 컴퓨터 보안 기준을 고려하여 이 정보를 어떻게 교리적으로 처리하는지에 대한 연구가 명확하게 수행됩니다. 이러한 방식으로 환자의 정보로 치료할 영역의 일반적이고 목적 있는 프레임워크가 있습니다. ^[3] 잼의 공식화를 제어하는 ​​다양한 입력 및 출력 변수 간의 관계를 분석, 모델링 및 표준화하는 방법으로 다변량 분석 절차 및 다중 응답 머신 러닝 모델을 사용하여 0을 만듭니다. ^[4]

el aprendizaje automático 기계 학습

En concreto, el aprendizaje automático o Machine Learning surge como un subcampo de la inteligencia artificial que da a las computadoras la habilidad de aprender sobre algo para lo que no han sido explícitamente programadas. ^[1] El objetivo del estudio realizado es mostrar la utilidad de la metodología Extreme Gradient Boosting (XGBoost), basada en el aprendizaje automático, en la predicción del fracaso empresarial, particularmente en el ámbito de las empresas cooperativas. ^[2] Esta investigación mixta analiza la opinión de los docentes sobre el empleo de los dispositivos móviles en las actividades escolares considerando la ciencia de datos y el aprendizaje automático (regresión lineal). ^[3] Utilizamos el aprendizaje automático supervisado para codificar todos los mensajes publicados en Twitter. ^[4]
특히, 자동 학습 또는 기계 학습은 명시적으로 프로그래밍되지 않은 무언가에 대해 학습할 수 있는 능력을 컴퓨터에 제공하는 인공 지능의 하위 분야로 등장합니다. ^[1] 수행된 연구의 목적은 특히 협력 회사 분야에서 비즈니스 실패를 예측할 때 머신 러닝을 기반으로 하는 Extreme Gradient Boosting(XGBoost) 방법론의 유용성을 보여주는 것입니다. ^[2] 이 혼합 연구는 데이터 과학 및 기계 학습(선형 회귀)을 고려하여 학교 활동에서 모바일 장치 사용에 대한 교사의 의견을 분석합니다. ^[3] 우리는 지도 머신 러닝을 사용하여 Twitter에 게시된 모든 메시지를 인코딩합니다. ^[4]

el algoritmo de

Basado en un analisis empirico y racional, soportado en los conceptos de la eficiencia tecnica, puramente tecnica, la eficiencia aditivita, eficiencia de escala y de mezcla, asi como en el algoritmo de Aprendizaje Automatico GLMNET. ^[1] Para evaluar la aplicabilidad de diferentes algoritmos de clasificacion a la clasificacion, se utilizo el algoritmo de clasificacion orientado a objetos que se basa en el algoritmo de aprendizaje automatico, como KNN, SVM y arboles aleatorios para clasificar las diferentes imagenes de fusion de GF-2. ^[2]
기술 효율성, 순수 기술, 가산 효율성, 규모 및 혼합 효율성의 개념과 GLMNET 기계 학습 알고리즘의 지원을 받는 경험적이고 합리적인 분석을 기반으로 합니다. ^[1] 다양한 분류 알고리즘의 분류 적용 가능성을 평가하기 위해 KNN, SVM 및 랜덤 트리와 같은 기계 학습 알고리즘을 기반으로 하는 객체 지향 분류 알고리즘을 사용하여 서로 다른 GF-2 융합 이미지를 분류했습니다. ^[2]

modelos de aprendizaje 학습 모델

La posibilidad de utilizar modelos de aprendizaje automático para el procesamiento de imágenes digitales surge como una oportunidad promisoria para complementar el análisis clínico por parte de expertos. ^[1] Resultados Los modelos de aprendizaje automático ( Machine learning models, Random Forest ) indican que la topografía y las variables relacionadas con el tiempo meteorológico previo al incendio y las condiciones de los combustibles, son importantes predictores de los efectos del fuego y su severidad en sitios arqueológicos. ^[2]
디지털 영상 처리에 기계 학습 모델을 사용할 가능성은 전문가의 임상 분석을 보완할 수 있는 유망한 기회로 떠오르고 있습니다. ^[1] 결과 자동 학습 모델(Machine learning models, Random Forest)은 화재 이전의 기상 시간 및 연료의 상태와 관련된 지형 및 변수가 고고학 유적지에서 화재의 영향 및 심각도에 대한 중요한 예측 변수임을 나타냅니다. . . . ^[2]

aprendizaje automático para 기계 학습

Revisión sistemática del aprendizaje automático para la evaluación y feedback de la fidelidad al tratamiento. ^[1]
치료 충실도 평가 및 피드백을 위한 기계 학습의 체계적인 검토. ^[1]

De Aprendizaje Automatico

Basado en un analisis empirico y racional, soportado en los conceptos de la eficiencia tecnica, puramente tecnica, la eficiencia aditivita, eficiencia de escala y de mezcla, asi como en el algoritmo de Aprendizaje Automatico GLMNET. ^[1] En esta direccion, la inteligencia artificial y, mas concretamente, los modelos de aprendizaje automatico, estan adquiriendo una importancia significativa debido a su versatilidad para trabajar en una amplia gama de condiciones. ^[2] Para evaluar la aplicabilidad de diferentes algoritmos de clasificacion a la clasificacion, se utilizo el algoritmo de clasificacion orientado a objetos que se basa en el algoritmo de aprendizaje automatico, como KNN, SVM y arboles aleatorios para clasificar las diferentes imagenes de fusion de GF-2. ^[3] En modelos de aprendizaje automatico, la robustez del proceso de entrenamiento depende altamente de grandes volumenes de datos etiquetados, los cuales son costosos de producir. ^[4] El poner juntos los enfoques de aprendizaje automatico y de analitica en tiempo real en un entorno distribuido puede ayudar a los investigadores a obtener datos valiosos de Twitter con el fin de clasificar de forma inmediata mensajes en funcion de su contexto, sin restricciones de tiempo o almacenamiento, mejorando los disenos transversales, longitudinales y experimentales con nuevas fuentes de datos. ^[5] Este articulo explora nuevas vias de aproximacion computacional a ciertos rasgos de origen sociolinguistico, lo que permite la extraccion automatica de informacion sociolinguistica utilizando algoritmos de aprendizaje automatico. ^[6] Descriptores de caracteristicas como HOG o LBP han sido evaluados, y clasificadores de aprendizaje automatico como Adaboost o Support Vector Machine han sido optimizados. ^[7] Objetivo: el objetivo de esta investigacion es el analisis predictivo del cancer de seno utilizando diversas tecnicas de aprendizaje automatico, como el metodo Naive Bayes, el analisis discriminante lineal, K-Nearest Neighbors y el metodo de maquina de vectores de apoyo. ^[8]
기술 효율성, 순수 기술, 가산 효율성, 규모 및 혼합 효율성의 개념과 GLMNET 기계 학습 알고리즘의 지원을 받는 경험적이고 합리적인 분석을 기반으로 합니다. ^[1] 이러한 방향에서 인공 지능, 특히 기계 학습 모델은 광범위한 조건에서 작동할 수 있는 다용도로 인해 상당한 중요성을 얻고 있습니다. ^[2] 다양한 분류 알고리즘의 분류 적용 가능성을 평가하기 위해 KNN, SVM 및 랜덤 트리와 같은 기계 학습 알고리즘을 기반으로 하는 객체 지향 분류 알고리즘을 사용하여 서로 다른 GF-2 융합 이미지를 분류했습니다. ^[3] nan ^[4] nan ^[5] nan ^[6] nan ^[7] nan ^[8]

El Aprendizaje Automatico

Para hacer frente a este problema, se propone una aproximacion desde el aprendizaje automatico no supervisado. ^[1] espanolLa inteligencia artificial, el aprendizaje automatico, el Big Data y otras tecnologias estan cada vez mas extendidas, y ello las podria facultar como nuevos materiales para el diseno. ^[2] Como resultado, se obtuvo que la computacion forense se ha apoyado en el aprendizaje automatico para detectar el comercio y venta de sustancias psicoactivas en redes sociales mediante algoritmos basados en patrones e inferencias sobre los proveedores de sustancias ilicitas. ^[3] Este modelo esta basado en algoritmos de Naive Bayes que consiste en clasificar el aprendizaje automatico con variables predictoras independientes entre si. ^[4] Especificamente, el aprendizaje automatico (ML) es un campo de inteligencia artificial que utiliza tecnicas estadisticas para dar a los sistemas informaticos la capacidad de "aprender" (por ejemplo, mejorar progresivamente el rendimiento en una tarea especifica) de los datos, sin ser programado explicitamente (Stuart Russell y Peter Norvig, 2009). ^[5]
이 문제를 해결하기 위해 비지도 머신 러닝 접근 방식이 제안됩니다. ^[1] 스페인어인공 지능, 머신 러닝, 빅 데이터 및 기타 기술이 점점 더 널리 보급되고 있으며 이는 디자인을 위한 새로운 재료로 힘을 실어줄 수 있습니다. ^[2] 그 결과, 불법 약물 공급자에 대한 패턴과 추론을 기반으로 한 알고리즘을 통해 소셜 네트워크에서 향정신성 물질의 거래 및 판매를 감지하기 위해 포렌식 컴퓨팅이 머신 러닝에 의해 지원되는 것으로 밝혀졌습니다. ^[3] nan ^[4] nan ^[5]

Del Aprendizaje Automatico

En inteligencia artificial, la disciplina del aprendizaje automatico se ha instaurado como el buque insignia del campo de estudio. ^[1] Los resultados obtenidos del aprendizaje automatico (regresion lineal) indican que YouTube como medio de comunicacion e interaccion facilitan el proceso educativo. ^[2] Estamos en la era del aprendizaje automatico y el descubrimiento automatico de conocimientos a partir de datos se utiliza cada vez mas para resolver problemas en nuestra vida diaria. ^[3]
인공 지능에서 기계 학습 분야는 연구 분야의 주력으로 자리 잡았습니다. ^[1] 기계 학습(선형 회귀)에서 얻은 결과는 YouTube가 커뮤니케이션 및 상호 작용 수단으로서 교육 과정을 용이하게 함을 나타냅니다. ^[2] nan ^[3]

Como Aprendizaje Automatico

El valor potencial inimaginable se puede extraer de estos datos respaldados por tecnologias avanzadas como aprendizaje automatico y la computacion en la nube. ^[1] Ademas, tambien es posible disenar un sistema de deteccion de estos mensajes que se vaya retroalimentando y ensenando a si mismo, lo que se conoce como Aprendizaje Automatico. ^[2]
머신 러닝 및 클라우드 컴퓨팅과 같은 고급 기술이 뒷받침하는 이 데이터에서 상상할 수 없는 잠재적 가치를 추출할 수 있습니다. ^[1] 또한 자동 학습(Automatic Learning)이라고 하는 피드백 및 스스로 학습하는 이러한 메시지에 대한 감지 시스템을 설계하는 것도 가능합니다. ^[2]

aprendizaje automatico para

Como resultado, se obtuvo que la computacion forense se ha apoyado en el aprendizaje automatico para detectar el comercio y venta de sustancias psicoactivas en redes sociales mediante algoritmos basados en patrones e inferencias sobre los proveedores de sustancias ilicitas. ^[1] Aunque la importancia del microbioma en la salud y la produccion animal ha sido historicamente reconocida en el contexto de las ciencias pecuarias, nuevas tecnicas en biologia molecular, secuenciacion masiva, ciencias meta-OMICAS, bioinformatica, mineria de datos y aprendizaje automatico para estudiar microbiomas (tecnicas microbiOMICAS), han revelado que la complejidad estructural y funcional de estas comunidades microbianas es mucho mayor de lo que nos imaginabamos, y que el microbioma impacta multiples procesos fsiologicos animales de diversas maneras, y de forma simultanea. ^[2]
그 결과, 불법 약물 공급자에 대한 패턴과 추론을 기반으로 한 알고리즘을 통해 소셜 네트워크에서 향정신성 물질의 거래 및 판매를 감지하기 위해 포렌식 컴퓨팅이 머신 러닝에 의해 지원되는 것으로 밝혀졌습니다. ^[1] 동물 건강 및 생산에서 마이크로바이옴의 중요성은 역사적으로 가축 과학, 분자 생물학의 새로운 기술, 대규모 시퀀싱, 메타-OMIC 과학, 생물정보학, 데이터 마이닝 및 마이크로바이옴 연구를 위한 머신 러닝의 맥락에서 인식되어 왔지만 마이크로바이옴(마이크로바이옴 기술) 는 이러한 미생물 군집의 구조적 및 기능적 복잡성이 이전에 상상했던 것보다 훨씬 더 크며 미생물군집이 다양한 방식으로 동시에 여러 동물의 생리학적 과정에 영향을 미친다는 것을 밝혔습니다. ^[2]