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Haré gerente de ingeniería de datos
Acerca de este Servicio
- Aprendizaje supervisado: En el aprendizaje supervisado, el algoritmo se entrena con un conjunto de datos etiquetado, donde cada punto de datos de entrada está asociado con una etiqueta de destino correspondiente. El objetivo es aprender una asignación de entradas a salidas para que el algoritmo pueda predecir la etiqueta correcta para datos nuevos y no vistos.
- Aprendizaje no supervisado: El aprendizaje no supervisado implica entrenar algoritmos con datos sin etiquetar, donde el objetivo es descubrir patrones, estructuras o relaciones dentro de los datos. La agrupación y la reducción de dimensionalidad son tareas comunes en el aprendizaje no supervisado.
- Aprendizaje semi-supervisado: El aprendizaje semi-supervisado combina elementos del aprendizaje supervisado y no supervisado. Utiliza una pequeña cantidad de datos etiquetados junto con una gran cantidad de datos sin etiquetar para mejorar la precisión del aprendizaje.
- Aprendizaje por refuerzo: En el aprendizaje por refuerzo, un agente aprende a interactuar con un entorno para lograr un objetivo tomando acciones y recibiendo retroalimentación en forma de recompensas o penalizaciones. El agente aprende a optimizar sus acciones para maximizar la recompensa acumulada con el tiempo.
- Deep Learning: El deep learning es una subcategoría del machine learning que utiliza redes neuronales con múltiples capas
Experiencia:
Big data
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Flujo de Datos
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Carga de Datos
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SQL
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NoSQL
