Knowledge Management

Tendencias de aprendizaje automático

No hay razón para pensar que la dependencia del AA disminuirá en el futuro. A medida que Big Data se convierte en la norma, el volumen de datos disponibles de los que una máquina puede aprender se acelera. Esto, a su vez, brinda muchas oportunidades para implementar con éxito el aprendizaje automático. Al buscar el éxito en ML, es importante reconocer que no es una caja negra. No solo ingresa datos y espera resultados milagrosos. La supervisión y la planificación anticipada son esenciales. Concéntrese en lo que quiere lograr. Necesita supervisión humana para su base de conocimientos y su motor de inferencia y debe protegerse contra expectativas poco realistas. Entonces puede lograr el éxito con su proyecto ML …

Tener éxito con el aprendizaje automático

Access Innovations, Inc. implementó su primera instancia de cliente de su sistema de inteligencia artificial (IA) en 1995. Si bien esta no es una “computadora” al estilo de Star Trek que analiza datos y llega a conclusiones independientes, hace exactamente lo que se supone que debe hacer: realiza sugerencias de palabras clave basadas en inferencias del texto de un documento. 

¿En qué piensas cuando escuchas “inteligencia artificial” o “aprendizaje automático (ML)”? La ciencia ficción está cargada de IA que piensan, o intentan pensar, como los humanos y tienen, o intentan tener, sentimientos. Estos son entretenidos, a veces tremendamente, pero siguen siendo solo ficción. La inteligencia artificial no tiene que tener todas las campanas y silbidos de los robots que caminan, hablan y retozan en la Holodeck. En su núcleo, qué es la inteligencia artificial …

Fuente: https://www.kmworld.com/WhitePapers/BestPractices/9855-Special-Report-on-Succeeding-with-Machine-Learning.htm

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