Importancia del aprendizaje automático en la ciencia de datos

16-Feb-2022

Si está aquí para conocer la importancia del aprendizaje automático en la ciencia de datos. Entonces, Básicamente, el aprendizaje automático automatiza el procedimiento de análisis de datos y realiza una proyección basada en datos en tiempo real sin intervención humana. Un modelo de datos se crea automáticamente y se entrena aún más para generar predicciones en tiempo real. Aquí es donde se utilizan los Algoritmos de Machine Learning en Data Science.

En un futuro próximo, la automatización de procesos cubrirá la mayor parte del trabajo humano en la fabricación. Para igualar las capacidades humanas, los dispositivos deben ser inteligentes y el aprendizaje automático es el núcleo de la inteligencia artificial. Los científicos de ciencia de datos deben conocer el aprendizaje automático para obtener predicciones y estimaciones de calidad. Esto ayudará a las máquinas a tomar decisiones correctas y acciones más inteligentes en tiempo real sin la participación humana.

El aprendizaje automático está cambiando la forma en que funcionan la minería y la interpretación de datos. Ha restaurado las técnicas estadísticas tradicionales con los conjuntos automáticos más exactos de métodos genéricos.

Por lo tanto, es necesario que los científicos de datos obtengan habilidades en el aprendizaje automático. Por lo tanto, el aprendizaje automático es importante en la ciencia de datos.

Pasos del aprendizaje automático en ciencia de datos

Recopilación de datos: la recopilación de datos se considera el paso inicial del aprendizaje automático. Y la colección debe ser información relevante y confiable, entonces se vuelve muy importante ya que la calidad y el alcance de los datos impactan directamente en el resultado de su modelo de aprendizaje automático. Como se discutió en la sección anterior, este conjunto de datos también se necesita para entrenar su modelo de datos.

Entrenando al Modelo: aquí comienza el “aprendizaje”. El conjunto de datos de entrenamiento se usa para hacer predicciones del valor de salida. Esta salida está obligada a cambiar del valor deseado en la primera iteración. Pero aquí se necesita práctica porque la práctica hace que una “Máquina” sea perfecta. El paso se repetirá nuevamente luego de realizar algunos ajustes en los desasignados. Los datos de entrenamiento son necesarios para mejorar gradualmente la predicción, que es la precisión de su modelo.

Evaluación del modelo: una vez que haya terminado de capacitar a su modelo, es hora de estimar su rendimiento. El procedimiento de evaluación utilizará el conjunto de datos que se separó en el proceso de preparación de datos. Estos datos nunca se han utilizado para entrenar el modelo. Por lo tanto, probar su modelo de datos con un nuevo conjunto de datos le dará una idea de cómo se realiza su modelo en aplicaciones de la vida real.

Predicción: Ahora que su Modelo está entrenado y evaluado, no significa que sea totalmente bueno y perfecto para ser implementado. El modelo se mejorará aún más cambiando los parámetros. La predicción es el último paso del aprendizaje automático. En este paso, se publica su modelo de datos y la máquina hace uso de su aprendizaje para la pregunta que responderá.

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