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Este Cmap, tiene información relacionada con: Machine Learning (mapa), Sesgo de Datos ???? Datos no representativos pueden llevar a modelos sesgados., MACHINE LEARNING Tipos Aprendizaje por Refuerzo, MACHINE LEARNING se define Es una rama de la inteligencia artificial (IA) que permite a las máquinas aprender y hacer predicciones basadas en datos., Visión por Computador ???? Reconocimiento de imágenes y videos., Aprendizaje No Supervisado donde Los algoritmos buscan patrones en datos no etiquetados., MACHINE LEARNING Aplicaciones Sistemas de Recomendación, Los algoritmos aprenden a través de pruebas y errores. ejemplos Sistemas de Recomendación, MACHINE LEARNING Herramientas y Bibliotecas TensorFlow, Interpretabilidad ???? Dificultad para entender cómo un modelo toma decisiones., MACHINE LEARNING Herramientas y Bibliotecas PyTorch, Aprendizaje por Refuerzo donde Los algoritmos aprenden a través de pruebas y errores., MACHINE LEARNING Tipos Aprendizaje Supervisado, Los algoritmos se entrenan con datos etiquetados. ejemplos Clasificación, Sobreajuste (Overfitting) ???? Cuando un modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento., Sistemas de Recomendación ???? Recomendaciones de productos y contenido., MACHINE LEARNING Tipos Aprendizaje Semi-supervisado, MACHINE LEARNING Desafíos y Consideraciones Interpretabilidad, MACHINE LEARNING Aplicaciones Detección de Fraude, MACHINE LEARNING Desafíos y Consideraciones Escalabilidad, MACHINE LEARNING Herramientas y Bibliotecas Keras