Ruleta de palabras de aprendizaje automáticoVersión en línea
Se utilizan palabras claves del tema aprendizaje automático
A
B
C
D
E
F
A
H
I
H
K
H
M
N
I
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Q
R
S
M
P
A
A
A
M
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A
Un algoritmo es un conjunto de reglas y procedimientos usados para resolver un problema específico o realizar una tarea particular
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B
Es un algoritmo de aprendizaje automático que combina las predicciones de varios árboles de decisión independientes para obtener una predicción más precisa y robusta.
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C
La agrupación en clústeres, una técnica fundamental de aprendizaje automático no supervisado, Agrupa puntos de datos similares en clústeres, revelando patrones y estructuras subyacentes dentro de datos no etiquetados.
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D
Los datos son la materia prima fundamental que los algoritmos utilizan para aprender y realizar predicciones.
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E
Las etiquetas son rótulos o anotaciones que se asignan a datos para proporcionarles contexto y significado, permitiendo que los modelos aprendan a realizar predicciones o clasificaciones.
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F
Examinan el conjunto de datos, evaluando la relevancia e importancia de cada característica, para encontrar las pistas más valiosas que conduzcan a una predicción precisa.
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A
Los sistemas de aprendizaje automático son vulnerables a diversos peligros, como el robo de modelos, el secuestro de sistemas, el envenenamiento de datos y los ataques de evasión
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H
Variables de configuración externa que los científicos de datos utilizan para controlar el proceso de entrenamiento de un modelo. se establecen manualmente antes del entrenamiento, y los parámetros del modelo, se aprenden durante el entrenamiento.
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I
Es un término más amplio que se refiere a sistemas o máquinas que imitan la inteligencia humana.
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H
Elimina la necesidad de mover los datos a un sistema separado para el aprendizaje automático, lo cual puede ayudarte a aumentar la seguridad, reducir costos y ahorrar tiempo.
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K
Es un algoritmo de aprendizaje automático supervisado que se usa para clasificar o predecir etiquetas de nuevos puntos de datos basándose en la información de sus vecinos más cercanos en el conjunto de entrenamiento.
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H
Automatiza el ciclo de vida del aprendizaje automático, incluida la selección de algoritmos, el muestreo inteligente de datos para el entrenamiento, la selección de características y el ajuste, lo que a menudo ahorra aún más tiempo y esfuerzo.
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M
El aprendizaje automático (ML) es una subcategoría de la inteligencia artificial que se enfoca en construir sistemas que aprenden —y mejoran— a medida que consumen más datos.
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N
Nodo de aprendizaje profundo es una unidad computacional con una o más conexiones de entrada ponderadas, una función de transferencia que combina las entradas de alguna manera y una conexión de salida. Se organizan en capas para formar una red.
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I
Crea modelos de forma secuencial enfocándose en los errores previos en la secuencia. Útil para detección de fraudes y spam.
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O
Simplifica la creación de modelos de aprendizaje automático en la base de datos tanto por parte de científicos de datos como por usuarios no expertos en SQL y PL/SQL para la preparación de datos y la creación, evaluación e implementación de modelos.
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P
El aprendizaje automático ayuda a las empresas de tarjetas de crédito y los bancos a revisar grandes cantidades de datos transaccionales para identificar actividad sospechosa en tiempo real.
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Q
Emplea un agente que aprende mediante prueba y error, recibiendo recompensas por acciones deseadas y penalizaciones por movimientos incorrectos.
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R
Las redes neuronales basadas en computadora están modeladas según la arquitectura cerebral, creando capas de nodos que ponderan las relaciones entre los datos que han analizado y los datos en nodos adyacentes.
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S
El aprendizaje automático ayuda a las empresas a mejorar sus capacidades de análisis de amenazas y cómo responden a ataques cibernéticos, hackers y software maliciosos.
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M
Utilizan algoritmos de aprendizaje automático para analizar grandes cantidades de datos y predecir la probabilidad de que un cliente compre un artículo o disfrute de una parte del contenido, y luego ofrecen sugerencias personalizadas al usuario.
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P
los parámetros de aprendizaje son variables internas de un modelo que se ajustan durante el proceso de entrenamiento para mejorar su precisión y rendimiento. A diferencia de los hiperparámetros (que se configuran antes del entrenamiento).
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A
Subconjunto del aprendizaje automático, utiliza redes neuronales artificiales con múltiples capas para aprender de datos y realizar tareas de forma autónoma, como reconocimiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural y reconocimiento de voz.
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A
La auditoría algorítmica se refiere a un rango de enfoques para revisar los sistemas de procesamiento algorítmico. Para verificación de documentación, hasta prueba de los resultados de un algoritmo e inspección de su funcionamiento interno
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A
Reduce la dimensionalidad de los datos al identificar las características más significativas. Es útil para visualización y compresión de datos, por ejemplo, en detección de anomalías.
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M
Crea un hiperplano para separar de manera efectiva puntos de datos que pertenecen a distintas clases, como en la clasificación de imágenes.
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