Aprendizaje Semi-Supervisado

Aprendizaje Semi-Supervisado

En la última década se ha avanzado mucho en la resolución de problemas complejos gracias a los algoritmos de Inteligencia Artificial. Estos algoritmos necesitan de un gran volumen de información para poder descubrir y aprender, acerca de los patrones ocultos en los datos. Pese a todo, esta no es la forma en que la mente humana aprende.

Una persona no requiere de millones de datos y múltiples iteraciones para solucionar un determinado problema, ya que lo único que necesita son algunos ejemplos para resolverlo. En este contexto, técnicas como el semi-supervised learning o aprendizaje semi-supervisado están jugando un papel importante hoy en día.

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Análisis de supervivencia una aplicación para el Covid-19

Actualmente, el covid-19 es el tema más importante en economía y la vida social de millones de personas en el mundo. Hay muchos documentos que tratan de explicar la situación y se han utilizado modelos complejos de aprendizaje automático o estadísticas, para tratar de producir un pronóstico sobre la evolución de la infección y así poder planificar la posible solución para el aislamiento social. El análisis de supervivencia puede brindar ideas para tratar comprender el tema más mencionado en el mundo “el COVID_19”.

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