Código Máquina: Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos

25 episódios

Matemáticas Esenciales para Dominar Machine Learning y Deep Learning
15/11/2024 | 16min
¿Por qué SÍ y Por qué NO estudiar una Licenciatura o Posgrado en Inteligencia Artificial (IA)?
09/10/2024 | 5min
Regresión VS Clasificación en Machine Learning (Aprendizaje de Máquina | Aprendizaje Automático)
14/12/2022 | 6min
Los problemas que comúnmente se resuelven con técnicas de aprendizaje de máquina se pueden categorizar en problemas de regresión y problemas de clasificación. En este episodio se explican ambos tipos de problemas.

Si deseas ver este episodio con animaciones, haz clic en el siguiente vínculo:

https://youtu.be/iEqdtiW_UdY
Aprendizaje de Máquina Supervisado y NO Supervisado - Machine Learning | Aprendizaje Automático
06/12/2022 | 10min
El aprendizaje de máquina (o machine learning) se puede categorizar en aprendizaje de máquina supervisado y no supervisado. En este video se explica cómo aprenden las técnicas de aprendizaje de máquina tanto de forma Supervisada como NO Supervisada (usando un contexto de emoticones).

Si deseas ver este episodio con animaciones, haz clic en el siguiente vínculo:

https://youtu.be/OmeoSewA2D0
¿Qué es la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje de Máquina (o Machine Learning) y en qué difieren
23/11/2022 | 4min
Los términos "inteligencia artificial" y "aprendizaje de máquina" comúnmente se utilizan indistintamente, sin embargo, estos términos no son enteramente sinónimos. En este episodio se explican definiciones provistas por grandes investigadores y se ejemplifican los conceptos utilizando el contexto de un videojuego de carreras.

Si deseas ver este episodio con animaciones, haz clic en el siguiente vínculo:

https://youtu.be/KOVBu-jn3dQ

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Sobre Código Máquina: Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos

Código Máquina es un Podcast orientado a difundir conocimientos sobre Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos. Los episodios exploran aplicaciones relevantes, interesantes y/o divertidas de la inteligencia artificial y ciencia de datos. Además, frecuentemente se mencionan las implicaciones éticas de la investigación presentada.

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