¿Cuál es la diferencia entre data mining e inteligencia artificial?
El aprendizaje automático puede observar los patrones y aprender de ellos para adaptar el comportamiento de incidencias en el futuro, mientras que la minería de datos se suele utilizar como una fuente de información para el aprendizaje de máquinas.
¿Qué significa ml en estadistica?
El modelado estadístico es un subcampo de las matemáticas, que trata de encontrar relaciones entre las variables para predecir los resultados. Por su parte, Machine Learning es un subcampo de la ciencia de la computación y la inteligencia artificial.
¿Qué hace que una red de aprendizaje profundo deep learning sea profunda?
El deep learning se inspira en cómo funcionan las células del cerebro humano conocidas como neuronas, lo cual nos lleva al concepto de redes neuronales artificiales. También se llama red neuronal profunda o aprendizaje neuronal profundo. Algunos modelos populares de aprendizaje profundo son: Red neuronal convolucional.
¿Cuál es la diferencia entre Big Data y Data Mining?
El Big Data se centra en analizar los grandes volúmenes de datos que superan la capacidad de los procesamientos informáticos habituales. Su objetivo es el de analizar en el menor tiempo posible y de forma eficaz toda la información. En cambio, la minería de datos analiza los grandes volúmenes de datos.
¿Qué es el Data Mining?
Data mining (minería de datos) se refiere a las técnicas de exploración profunda de datos. El data mining se lleva a cabo para extraer conclusiones relevantes que permitan tomar decisiones comerciales o estratégicas más precisas.
¿Qué son unidades de medida en estadística?
Las medidas estadísticas o parámetros estadísticos son valores representativos de una colección de datos y que resumen en unos pocos valores la información del total de datos. Estas medidas serán más significativas cuanto más homogéneos sean los datos y pueden ser engañosas cuando mezclamos poblaciones distintas.
¿Qué significa redes neuronales profundas?
Una red neuronal profunda (DNN) es una red neuronal artificial (ANN) con varias capas ocultas entre las capas de entrada y salida. Al igual que en las ANN poco profundas, los DNN pueden modelar relaciones no lineales complejas.