MACHINE LEARNING

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Tres cosas que es necesario saber

Un algoritmo de aprendizaje supervisado toma un conjunto conocido de datos de entrada y respuestas conocidas para estos datos salidas y entrena un modelo con objeto de generar predicciones razonables como respuesta a datos nuevos.

Mi línea de investigación es en neurociencias computacionales, se basas en el estudio de la arquitectura del cerebro para desarrollar algoritmos de aprendizaje. El aprendizaje supervisado emplea técnicas de clasificación y regresión para desarrollar modelos predictivos.

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El profesional que trabaje en IA debe tener capacidad de aprendizaje autodidacta, manejar con eficacia publicaciones en inglés sobre revistas técnicas y científicas y otros recursos en internet y redes sociales. Un teléfono solo puede comunicarse con una antena en cada ocasión, de modo que el equipo emplea algoritmos de clustering para diseñar la mejor ubicación de antenas a fin de optimizar la recepción de la señal para grupos o clusters de clientes.

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