ES UNA RULETA DE PALABRAS CON CONCEPTOS BASICOS DEL TEMA , CON UNA BREVE DEFINICION DE CADA UNO DE ELLOS.
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
L
M
N
Ñ
O
P
Q
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S
T
U
V
X
Y
Z
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A
SON NUEVAS PAUTAS DE APRENDIZAJE PARA HUMANOS MEDIADO POR MAQUINAS Y COMPUTADORAS.
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B
BUENAS PRACTICAS EN DONDE SE GENERA INFORMACION CON MAYOR VELOCIDAD.
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C
CONJUNTO DE DATOS QUE SE PROCESAN A TRAVES DE COMPUTADORAS.
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D
DATOS REFIERE A UN CONJUNTO DE INFORMACION EN EL SISTEMA PROCESADOS SIN ETIQUETAR.
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E
ESTADISTICA EN APRENDIZAJE AUTOMATICO, EL PRIMERO COADYUVA A PROPORCIONAR HERRAMIENTAS Y TECNICAS PARA COMPRENDER Y ANALIZAR PATRONES EN LOS DATOS.
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F
FACILITA EN LA DETECCION DE FRAUDES, YA QUE DETECTA INFORMACION QUE NO SON VISIBLES AL OJO HUMANO.
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G
GENETICA E INFORMACION: LOS SISTEMAS DE APRENDIZAJE AUTOMATICO, PUEDEN ANALIZAR INFORMACION GENETICA Y SUGERIR PRUBAS PARA EL PACIENTE...PREDICE RESULTADOS.
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H
HABILIDAD TECNICA, APRENDER LOS ENTRESIJOS DEL AA, REQUIERE TIEMPO Y DEDIDICACION, REQUIERE COMPRENDER CONCEPTOS BASICOS.
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I
IMPLICA SUSTITUIR VIEJAS PRACTICAS COMO LA IA PARA MEJORAR CALIDAD EN PROCESAMIENTO DE DATOS, TRANSFERENCIAS, ETC EN LAS EMPRESAS. NUEVAS PUERTAS, NUEVAS EXPERIENCIAS.
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J
LA RAPIDEZ, LA OPTIMIZACION DE LA TOMA DE DESICIONES , LOS RESULTADOS, ANALISIS DE DATOS, EL TIEMPO Y LOS RECURSOSJUSTIFICAN LOS COSTOS.
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L
LEARNING (APRENDIZAJE) POR ENSAYO Y ERROR, RECIBEN RECOMPENSA POR ACCIONES DESEADAS Y PENALIZACION POR LAS INCORRECTAS.
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M
MODELOS DE APRENDIZAJE AUTOMATIZADO, COMPUTARIZADOS QUE DESARROLLA ALGORITMOS PARA RESOLVER PROBLEMAS Y DEJAR ATRAS LOS TRADICIONALES.
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N
NO SUPERVISADO, ES UN APRENDIZAJE AUTOMATICO QUE USA DATOS SIN ETIQUETAR (DATOS NO ESTRUCTURADOS)PARA APRENDER PATRONES.
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Ñ
ÑO LEARNING MACHINE, CONCEPTOS CLAVE, ALGORITMO, MODELO, AUTOMATICO, PREDICCIONES, IDENTIFICA PATRONES. ETC.
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O
OPTIMIZAR SE ENTIENDE COMO LA FORMA EN QUE LOS DATOS O INFORMACION SE PROCESAN CON MAYOR VELOCIDAD.
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P
ES EL CUIDADO Y PROTECCION DE DATOS SENSIBLES , QUE NO SE DIVULGUEN Y MANEJAR EL ANONIMATO.
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Q
QUALITY. ESTE MODELO DE APRENDIZAJE AUTOMATICO MEJORA LA CALIDAD DE INTERVCEION EN DIVERSAS AREAS DE LA SALUD
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R
REGRESION LINEAL: SON ALGORITMOS QUE TOMAN COMO PUNTOS, DATOS Y CONSTRUYEN UNA ECUACION MATEMATICA PARA UNA LINEA QUEN MEJOR RESPALDE LOS RESULTADOS PREDICHOS.
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S
SUPERVISION DEL APRENDIZAJE AUTOMATICO, USA DATOS DE ENTRENAMIENTO.
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T
TIPO DE APRENDIZAJE SUPERVISADO, NO SUPERVISADO, SEMISUPERVISADO
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U
UTIL PARA IMPULSAR Y CREAR MODELOS DE APRENDIZAJE DE LO SIMPLE A LO COMPLEJO
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V
VARIEDAD DE PROBLEMAS DE SEGURIDAD QUE PUEDEN PONER EN RIESGO A LOS CLIENTES, USUARIOS, ETC.
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X
EL AA EN EL SECTOR SALU ESTA PREPARADO PARA USARLO Y ASI IDENTIFICAR PROBLEMAS CON ANTICIPACION.
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Y
COMBINACION DE ALGORITMOS QUE SIMULAN LA INTELIGENCIA HUMANA.
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Z
MANEJA SITUACIONES MAS COMPLEJAS. TRABAJA A NIVEL MACRO. EVALUA DATOS
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Juego pasapalabra.