Imagina que quieres que una computadora pueda reconocer el rostro de un amigo en una foto. El aprendizaje automático se utilizaría para entrenar a la computadora para que identifique los rasgos y características del rostro de su amigo para que pueda reconocerlos en otras fotos.
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Esto se hace alimentando a la computadora con una gran cantidad de imágenes etiquetadas como "amigo" o "no amigo" para que pueda aprender a distinguir las diferencias entre las dos categorías.
El aprendizaje automático tiene muchas aplicaciones prácticas, desde sistemas de reconocimiento de voz y detección de fraude en transacciones financieras hasta vehículos autónomos y diagnósticos médicos. En resumen, el aprendizaje automático permite a las máquinas “aprender” de los datos y mejorar la precisión de sus decisiones con el tiempo.
Las fuentes útiles para este texto incluyen el libro “Machine Learning: A Probabilistic Perspective” de Kevin P. Murphy, el sitio web Machine Learning Mastery mantenido por Jason Brownlee y publicaciones especializadas como el Journal of Machine Learning Research y el IEEE Transactions on Neural Networks. y Sistemas de Aprendizaje.
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*El texto de este artículo fue generado parcialmente por ChatGPT, un modelo de lenguaje basado en inteligencia artificial desarrollado por OpenAI. Las entradas de texto fueron creadas por Curto Noticias y respuestas reproducidas intencionalmente en su totalidad. las respuestas de ChatGPT se generan automáticamente y no representan las opiniones de OpenAI o personas asociadas al modelo. Toda la responsabilidad por el contenido publicado recae en Curto News.
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