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<title>ML - Inicio</title>
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<h1>Machine Learning Page</h1>
<p>El sitio donde tus dudas sobre el Machine Learning se disipan...</p>
</div>
<div id="cuerpo">
<div id="contenido">
<hr>
<h1>Inicio</h1>
<hr>
<h2>¿Qué es el Machine Learning?</h2>
<p>
  El "machine learning", o aprendizaje automático, es una rama de la <b>inteligencia artifical (IA)</b>
que permite que las máquinas aprendan sin ser expresamente programadas para ello.
Es decir, es la <b>habilidad que tienen las máquinas para hacer sistemas capaces de identificar patrones</b>
entre los datos para hacer predicciones a través de un <b>modelo matemático o estadístico</b> del problema
y un <b>algoritmo de aprendizaje</b> adecuado.
</p><br>
<img src="assets/img/ml_1.jpg" alt="Imagen de Machine Learning">
<p class="small">Aprendizaje Automatizado, o Machine Learning</p>
<h2>¿Cuál es su origen?</h2>
<p>
  En 1950 el matemático <b>Alan Turing</b> planteó por primera vez la pregunta de si es posible que
<b>las máquinas puedan pensar</b>, con la que plantó la semilla de la creación de computadoras de "inteligencia artificial".
De esa forma surgió la idea de computadoras capaces de <b>replicar de forma autónoma tareas típicamente humanas</b>,
<b> como la escritura o el reconocimiento de imágenes.</b>
</p> <br>
<img src="assets/img/turing.jpg" alt="Imagen de Alan Turing">
<p class="small">Alan Turing</p>
<p>
  Fue un poco más adelante, entre las décadas de 1950 y 1960, cuando distintos científicos empezaron
investigar cómo aplicar la biología de las redes neuronales del cerebro humano para tratar de crear
las primeras máquinas inteligentes. Sin embargo, debido a la poca cantidad de datos disponibles, no fue
sino hasta la actualidad que el Machine Learning empezó a ser viable gracias al aumento de la disponibilidad
de datos y del desarrollo del poder computacional.
</p>
<h2>¿Para qué sirve?</h2>
<ul>
<li><b><u>Finanzas:</u></b> Las tecnologías inteligentes pueden ayudar a los bancos a detectar el fraude,
predecir patrones del mercado y aconsejar operaciones a sus clientes.</li>
<li><b><u>Asistentes Virtuales:</u></b> Permite saber si un estudiante está a punto de cancelar su registro,
sugerir nuevos cursos o crear ofertas personalizadas para optimizar el aprendizaje.</li>
<li><b><u>Comercio:</u></b> Posibilita hacer pronósticos de ventas y elegir el producto adecuado para recomendárselo al cliente.</li>
<li><b><u>Logística y Transporte:</u></b> El ML es útil a la hora de predecir colisiones o atascos y también para optimizar el tráfico. </li>
<li><b>Muchas más aplicaciones...</b></li>
</ul>
</div>
</div>
<div id="footer">
<p>
© 2022 Diego Faria. Todos los derechos reservados. <br>
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</p>
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