Código Máquina: Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos
Octavio Gutierrez
Código Máquina es un Podcast orientado a difundir conocimientos sobre Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos.
Los episodios exploran aplicaciones relevante...
Matemáticas Esenciales para Dominar Machine Learning y Deep Learning
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16:05
¿Por qué SÍ y Por qué NO estudiar una Licenciatura o Posgrado en Inteligencia Artificial (IA)?
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5:07
Regresión VS Clasificación en Machine Learning (Aprendizaje de Máquina | Aprendizaje Automático)
Los problemas que comúnmente se resuelven con técnicas de aprendizaje de máquina se pueden categorizar en problemas de regresión y problemas de clasificación. En este episodio se explican ambos tipos de problemas.
Si deseas ver este episodio con animaciones, haz clic en el siguiente vínculo:
https://youtu.be/iEqdtiW_UdY
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6:58
Aprendizaje de Máquina Supervisado y NO Supervisado - Machine Learning | Aprendizaje Automático
El aprendizaje de máquina (o machine learning) se puede categorizar en aprendizaje de máquina supervisado y no supervisado. En este video se explica cómo aprenden las técnicas de aprendizaje de máquina tanto de forma Supervisada como NO Supervisada (usando un contexto de emoticones).
Si deseas ver este episodio con animaciones, haz clic en el siguiente vínculo:
https://youtu.be/OmeoSewA2D0
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10:06
¿Qué es la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje de Máquina (o Machine Learning) y en qué difieren
Los términos "inteligencia artificial" y "aprendizaje de máquina" comúnmente se utilizan indistintamente, sin embargo, estos términos no son enteramente sinónimos. En este episodio se explican definiciones provistas por grandes investigadores y se ejemplifican los conceptos utilizando el contexto de un videojuego de carreras.
Si deseas ver este episodio con animaciones, haz clic en el siguiente vínculo:
https://youtu.be/KOVBu-jn3dQ
Acerca de Código Máquina: Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos
Código Máquina es un Podcast orientado a difundir conocimientos sobre Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos.
Los episodios exploran aplicaciones relevantes, interesantes y/o divertidas de la inteligencia artificial y ciencia de datos. Además, frecuentemente se mencionan las implicaciones éticas de la investigación presentada.
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