Machine Learning + Deep Learning

Según la International Data Corporation (IDC) , el negocio en Machine Learning, Deep Learning y otros servicios de Inteligencia Artificial va a crecer de manera global desde los 8 mil millones de dólares actuales hasta los 47 mil millones en 2020. De forma análoga con la llegada de Internet, la mayoría de las empresas y del público general no es consciente de los cambios que va a introducir en su día a día debido a la llegada de la Inteligencia Artificial. Por eso ahora , hay una oportunidad de oro para posicionarse y tomar ventaja en la revolución que está por llegar.

Para aclarar las diferencias entre Machine Learning y Deep Learning, diremos que Machine Learning consiste en un conjunto de algoritmos que parten de un conjunto de datos de entrada y tratan de clasificarlos automáticamente o bien de inferir nuevos datos. Entre estos algoritmos se encuentran la regresión lineal , la regresión logística o las redes neuronales . Son métodos de fuerza bruta que normalmente funcionarán tan bien como bueno y amplio sea el conjunto de datos de entrada. Ejemplos de aplicaciones de estas técnicas son: Reconocimiento de caracteres en una imagen En base a un elevado número de variables de entrada (nº de habitaciones, superficie, antigüedad, etc.) determinar el precio óptimo de una vivienda Clasificar noticias, artículos, películas, etc. por categoría y hacer recomendaciones personalizadas Detección del uso fraudulento de cuentas bancarias Detección de enfermedades en base a datos médicos del paciente Estos al