Descripción general y guía temática del aprendizaje automático
El siguiente esquema se proporciona como una descripción general y una guía temática del aprendizaje automático:
Aprendizaje automático : un subcampo de la computación blanda dentro de la informática que evolucionó a partir del estudio del reconocimiento de patrones y la teoría del aprendizaje computacional en inteligencia artificial . [1] En 1959, Arthur Samuel definió el aprendizaje automático como un "campo de estudio que brinda a las computadoras la capacidad de aprender sin ser programadas explícitamente". [2] El aprendizaje automático implica el estudio y la construcción de algoritmos que pueden aprender de los datos y hacer predicciones sobre ellos . [3] Estos algoritmos funcionan construyendo un modelo a partir de un conjunto de entrenamiento de ejemplode observaciones de entrada para realizar predicciones o decisiones basadas en datos expresadas como resultados, en lugar de seguir instrucciones de programa estrictamente estáticas.
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clasificador lineal
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Aprendizaje sin supervisión
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Redes neuronales artificiales
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Aprendizaje de reglas de asociación
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Análisis de conglomerados
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Detección de anomalías
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Aprendizaje semisupervisado
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Aprendizaje profundo
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Historia del aprendizaje automático
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Proyectos de aprendizaje automático
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Organizaciones de aprendizaje automático
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Libros sobre aprendizaje automático.
- Matemáticas para el aprendizaje automático
- Aprendizaje automático práctico Scikit-Learn, Keras y TensorFlow
- El libro de cien páginas sobre aprendizaje automático
Revistas de aprendizaje automático
Personas influyentes en el aprendizaje automático.
Ver también
Otro
Otras lecturas
- Trevor Hastie , Robert Tibshirani y Jerome H. Friedman (2001). Los elementos del aprendizaje estadístico , Springer. ISBN 0-387-95284-5 .
- Pedro Domingos (septiembre 2015), El algoritmo maestro , Libros básicos, ISBN 978-0-465-06570-7
- Mehryar Mohri , Afshin Rostamizadeh, Ameet Talwalkar (2012). Fundamentos del aprendizaje automático , The MIT Press. ISBN 978-0-262-01825-8 .
- Ian H. Witten y Eibe Frank (2011). Minería de datos: herramientas y técnicas prácticas de aprendizaje automático Morgan Kaufmann, 664pp., ISBN 978-0-12-374856-0 .
- David JC MacKay . Teoría de la información, inferencia y algoritmos de aprendizaje Cambridge: Cambridge University Press, 2003. ISBN 0-521-64298-1
- Richard O. Duda , Peter E. Hart , David G. Stork (2001) Clasificación de patrones (segunda edición), Wiley, Nueva York, ISBN 0-471-05669-3 .
- Cristóbal obispo (1995). Redes neuronales para el reconocimiento de patrones , Oxford University Press. ISBN 0-19-853864-2 .
- Vladímir Vápnik (1998). Teoría del aprendizaje estadístico . Wiley-Interscience, ISBN 0-471-03003-1 .
- Ray Solomonoff , Una máquina de inferencia inductiva , Registro de la convención IRE, Sección sobre teoría de la información, Parte 2, págs., 56–62, 1957.
- Ray Solomonoff , "Una máquina de inferencia inductiva" Un informe de circulación privada de la Conferencia de investigación de verano sobre IA de Dartmouth de 1956 .
Referencias
- ^ http://www.britannica.com/EBchecked/topic/1116194/machine-learning Esta fuente terciaria reutiliza información de otras fuentes pero no las nombra.
- ^ Phil Simon (18 de marzo de 2013). Demasiado grande para ignorarlo: el argumento comercial a favor de Big Data. Wiley. pag. 89.ISBN 978-1-118-63817-0.
- ^ Ron Kohavi; Foster Provost (1998). "Glosario de términos". Aprendizaje automático . 30 : 271–274. doi : 10.1023/A:1007411609915 .
- ^ Settles, Burr (2010), "Encuesta sobre literatura sobre aprendizaje activo" (PDF) , Informe técnico de ciencias de la computación 1648. Universidad de Wisconsin-Madison , consultado el 18 de noviembre de 2014
- ^ Rubens, Neil; Elahi, Mehdi; Sugiyama, Masashi; Kaplan, Dain (2016). "Aprendizaje activo en sistemas de recomendación". En Ricci, Francesco; Rokach, Lior; Shapira, Bracha (eds.). Manual de sistemas de recomendación (2 ed.). Springer Estados Unidos. doi :10.1007/978-1-4899-7637-6. hdl :11311/1006123. ISBN 978-1-4899-7637-6. S2CID 11569603.
enlaces externos
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