Aprendizaje de la máquina: la nueva IA- Ethem Alpaydin

Hoy en día, el aprendizaje automático subyace en una serie de aplicaciones que utilizamos todos los días, desde las recomendaciones de productos hasta el reconocimiento de voz, así como algunas que todavía no utilizamos todos los días, incluidos los coches sin conductor. Es la base del nuevo enfoque en computación donde no escribimos programas pero recopilamos datos; La idea es aprender los algoritmos para las tareas automáticamente a partir de datos. A medida que los dispositivos de computación crecen de manera más ubicua, una mayor parte de nuestras vidas y el trabajo se registra digitalmente, y como "Big Data" se ha vuelto más grande, la teoría del aprendizaje de máquina - el fundamento de los esfuerzos para procesar esos datos en conocimiento avanzado. En este libro, el experto en aprendizaje de máquinas Ethem Alpaydin ofrece una descripción concisa del tema para el lector general, describiendo su evolución, explicando importantes algoritmos de aprendizaje y presentando aplicaciones de ejemplo. Alpaydin ofrece una explicación de cómo avanzó la tecnología digital desde los mainframes de cruce de números hasta los dispositivos móviles, poniendo en contexto el boom del aprendizaje de máquinas de hoy en día. Describe los conceptos básicos del aprendizaje mecánico y algunas aplicaciones; El uso de algoritmos de aprendizaje automático para el reconocimiento de patrones; Redes neuronales artificiales inspiradas en el cerebro humano; Algoritmos que aprenden asociaciones entre instancias, con aplicaciones tales como segmentación de clientes y recomendaciones de aprendizaje; Y aprendizaje de refuerzo, cuando un agente autónomo aprende actuar para maximizar la recompensa y minimizar el castigo. Alpaydin luego considera algunas direcciones futuras para el aprendizaje automático y el nuevo campo de la "ciencia de los datos", y discute las implicaciones éticas y legales para la privacidad y seguridad de los datos.