Machine learning (AM) y sus aplicaciones

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  1. […] Los sistemas de aprendizaje de máquina se crean a partir de dos tipos de técnicas: supervisadas, que utilizan casos y datos predefinidos, ingresados y estructurados en su totalidad por el desarrollador, de tal manera que la máquina realiza el proceso de aprendizaje sobre un conjunto de variables ya predeterminado por su creador, y no supervisadas, en las cuales el desarrollador provee un conjunto de datos no necesariamente estructurados, de donde el sistema en sí mismo debe extraer la data relevante, hacer el procesamiento, sacar estadísticas y llegar por sí mismo a las predicciones o conclusiones. […]

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  2. […] Los sistemas de aprendizaje de máquina se crean a partir de dos tipos de técnicas: supervisadas, que utilizan casos y datos predefinidos, ingresados y estructurados en su totalidad por el desarrollador, de tal manera que la máquina realiza el proceso de aprendizaje sobre un conjunto de variables ya predeterminado por su creador, y no supervisadas, en las cuales el desarrollador provee un conjunto de datos no necesariamente estructurados, de donde el sistema en sí mismo debe extraer la data relevante, hacer el procesamiento, sacar estadísticas y llegar por sí mismo a las predicciones o conclusiones. […]

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