JupyterLab es una aplicación web que ofrece todo un entorno de trabajo interactivo ideal para trabajar en el ámbito científico. Su utilidad más impactante es la posibilidad de crear Jupyter Notebooks, que combinan diversos elementos como código interactivo, textos, ecuaciones, imágenes y otras fuentes de datos que se pueden manejar en proyectos científicos de todo tipo.
Machine Learning
Cloud, la solución perfecta para las aplicaciones de Machine Learning
El Machine Learning o Aprendizaje Automático es una rama de la Inteligencia Artificial cuyo objetivo es que una máquina sea capaz de aprender de forma automática y mejorar gracias a la experiencia, sin necesidad de haber sido programada para ello.
Así serán los beneficios de los entrenadores de Inteligencia Artificial basados en SaaS
Los sistemas de Inteligencia Artificial (y los subconjuntos de la disciplina como Machine Learning o Deep Learning) son los protagonistas tecnológicos del siglo XXI. Gracias a ellos podemos disponer de buscadores web altamente eficientes, asistentes de voz, conducción autónoma y multitud de otras aplicaciones que harán nuestra vida más sencilla.
¿Es el Aprendizaje Automático una parte de la Inteligencia Artificial?
Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático (Machine Learning) y Aprendizaje Profundo (Deep Learning) son tres conceptos distintos, pero fuertemente relacionados y que en muchas ocasiones mezclamos al hablar de las nuevas tendencias tecnológicas. En este artículo, aclaramos estos tres conceptos, pero comenzaremos aclarando que Deep Learning forma parte de lo que conocemos como Machine Learning y que el propio Machine Learning también es un subconjunto de la Inteligencia Artificial.
¿Qué es Machine Learning y por qué es tan importante?
Machine Learning (o en español, Aprendizaje Automático) es una rama de la Inteligencia Artificial que persigue el desarrollo de técnicas que permitan a las máquinas aprender de manera automática y mejorar a través de la experiencia, sin haber sido explícitamente programadas para ello.