Qué es ml en proyectos
Curso de Procesado Digital de Imágenes. Brita Sabiduría Artificial México
Regístrate a la Master Class online gratis y conoce mucho más sobre las técnicas y tendencias del Procesamiento Digital de Imágenes con Sabiduría Artificial. El acontecimiento se realizará el jueves 9 de diciembre de 2021 a las 7:00 p. m. CDMX.
Desarrollo
Resumiendo, el Marco Lógico se establece en la Matriz de Emprendimiento (MP) o Matriz de Planificación, que sintetiza:
- Propósito propuesto propósito a poder con la intervención,
- Hipótesis que se tienen que cumplir para lograr la meta general, tal como los peligros socios al mismo,
- Objetivos concretos en los conjuntos de particular interés (cambios de accionar crea la situación de hoy o impide el esperado),
- Desenlaces aguardados para conseguir los objetivos y el período definido para exactamente los mismos,
- Ocupaciones primordiales para poder los desenlaces,
- Elementos precisos para desarrollar los ocupaciones,
- limitaciones ajenas,
- indicadores y métricas,
- objetivos las métricas en las que se fundamenta la p. programa o emprendimiento, y
- un trámite para producir datos sobre los indicadores.
¿Y qué es Machine Learning?
Varios de los inconvenientes que deseamos solucionar con PCs no se ajustan a las técnicas que comúnmente empleamos, que esencialmente consisten en: 1) investigar el inconveniente, 2) poder sus reglas básicas, y 3) crear un programa que los incorpora. Ejemplos propios de estos inconvenientes «bien difíciles de sobrepasar» son el reconocimiento de contenidos escritos, imágenes o sonidos. No obstante, en el momento en que no contamos un algoritmo claro para utilizar a nuestro inconveniente, pero poseemos un sinnúmero de datos relacionados con su solución, tenemos la posibilidad de tratar el inconveniente desde una visión diferente: usar esos datos para localizar probables resoluciones. Y esta es la esencia de ML: catalogar enormes conjuntos de datos de los que tenemos la posibilidad de obtener ciertos patrones que se usa para crear modelos que tienen la posibilidad de sugerir resoluciones que no son precisas pero sí prometedoras.
Los correspondientes al tipo llamado ML supervisado, que son los mucho más comunes, marchan según el próximo esquema:
4-Modelado
Esta es la etapa donde se genera la magia pasa 😉 aquí es donde vamos a usar todas y cada una nuestras capacidades primordiales en ciencia de datos, estudio automático, matemáticas y estadísticas, sabiduría y imaginación.
Escoja modelos, algoritmos, selección de peculiaridades, ajuste de hiperparámetros, entrenamiento, evaluación, división, métricas (técnicas y comerciales), optimización, interpretabilidad… predicción, clasificación, agrupamiento, utilizando o sin redes neuronales, pruebas y fallo, arquitecturas de red, NLP, composiciones, permutaciones, ensamblajes… ¡BANG!
Diseñar indicadores correctos
Para tener un emprendimiento efectivo, debemos poder contrastar el avance. Como en todo desarrollo científico, requerimos tener una hipótesis sobre de qué manera va a mejorar nuestro propósito de estudio en el momento en que se incorpore nuestra inteligencia artificial. Es primordial diseñar indicadores customizados para estudiar las áreas que se vincularán al emprendimiento de forma correcta para tomar las previsiones primordiales para atender su desarrollo.
Aguardamos que esta información te asista a comenzar con el pie derecho tus proyectos de IA (inteligencia artificial) y ML en tu compañía.
