Estudiar los tres pilares de un sistema de inteligencia artificial: los datos, los modelos y el aprendizaje, indicando cuáles son los recursos matemáticos que más se utilizan en cada uno.
Una de las mayores cuestiones que enfrenta un experto en inteligencia artificial consiste en determinar cuándo un modelo se considera adecuado. En este tema conocerás los criterios de selección de modelo, los cuales a su vez se apoyan en herramientas que permiten garantizar que la predicción o inferencia que se obtiene ante nuevos datos sea la más adecuada.
Los siguientes enlaces son externos a la Universidad Tecmilenio, al acceder a ellos considera que debes apegarte a sus términos y condiciones.
Para conocer más sobre modelos matemáticos para aprendizaje automático, te recomendamos leer:
Scikit-Learn. (s.f.). 3. Model selection and evaluation. Recuperado de https://scikit-learn.org/stable/model_selection.html
Aplicar los conocimientos sobre criterios de selección de modelos de aprendizaje automático en la resolución de problemas.
Asegúrate de: