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#35 | Machine Learning: la llave que abre el futuro. 11h9
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Aprendizaje automático (Machine Learning)… Aprendizaje profundo… son términos que cada vez oímos más a menudo, en artículos, en la radio, o incluso en redes sociales. Hoy en día, muchos avances científicos se apoyan en el potencial de estas técnicas. A pesar de ello, estas técnicas estadísticas siguen siendo comúnmente desconocidas e incomprendidas. En otras palabras, siguen siendo un misterio para muchas personas. Entendemos “aprender” como el uso de la experiencia para ganar conocimiento. De pequeños aprendemos constantemente, cayéndonos, levantándonos y aprendiendo a mantener el equilibrio. El aprendizaje automático se basa este simple concepto. Concretamente, el aprendizaje automático (o Machine Learning en inglés) se refiere al uso de diversos métodos u algoritmos para construir un modelo basado en datos reales para predecir datos aún desconocidos. En este episodio discutimos brevemente algunos de los métodos principales: k-vecinos más cercanos, regresión lineal, regresión logística, bosques aleatorios, máquinas de vector de soporte, agrupamiento y, como no podía faltar, también aprendizaje profundo. Aprendizaje automático y aprendizaje profundo son términos a menudo confundidos. Sin embargo, el aprendizaje profundo es un tipo específico de aprendizaje automático que emplea una de sus técnicas, las redes neuronales, para extraer complejos patrones en los datos. Es por ello que el aprendizaje profundo suele emplearse en tareas más complejas, como el reconocimiento de imágenes o procesamiento del lenguaje natural. Por último, comentamos un par de artículos que muestran aplicaciones del Deep Learning en problemas biotecnológicos, como la síntesis de fármacos antimicrobianos o la proteómica estructural. El primero demuestra el potencial del Deep Learning para encontrar nuevos candidatos a péptidos antimicrobianos altamente efectivos, acelerando sensiblemente el proceso de producción. El segundo discute la capacidad del sistema AlphaFold2 para la predicción de la estructura tridimensional de proteínas con extrema precisión, facilitando, por ejemplo, el diseño de nuevas herramientas biotecnológicas o de terapéuticos altamente específicos. ¿A qué esperas para descubrir estas técnicas? ¡Acompáñanos en esta nueva entrega de Taza y Tesis! La ETSIAAB no se hace responsable de las opiniones vertidas. Para cualquier sugerencia, o si deseas participar en nuestro pódcast, puedes ponerte en o con nosotros a través de nuestro correo [email protected]. 615d2u
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Machine learning deep learning son términos que escuchamos y leemos constantemente radio artículos en conferencias además que es evidente que el número de artículos pensando esas técnicas ha crecido exponencialmente durante las últimas décadas es estos casos que de tanto verlos podemos perder un poco la noción de eso significado y a qué se refiere realmente sí pablo rodríguez y en esta nueva entrega antítesis una sección de platos de ciencia traemos una charlita en la que bajamos a tierra a estos términos un tanto francis y veremos de aplicaciones en nuestro terreno menos compu y más vio así que empezamos bueno pues hoy estamos los locutores veteranos que tal javier riddick cómo estáis muy bien pues nada yo aquí siempre fantástica zona bueno en este momento concreto de mi vida porque este podcast como todos por cásese temporal me encuentro en italia en padova de erasmus y pues bueno muy bien justo ahora este podcast me viene al pelo porque tengo una señora que se llama machine learning for engineering así que bueno entre esta asignatura y y lo que he estado leyendo un libro de david forsyth de la evasión learning pues es un poco he sacado estas cosas no este podcast así que bueno espero que se interesen por que son cosas así pues como digo muy muy nuevo asno sí efectivamente como dices de actualidad pero a pesar de todo muchas veces tengo la sensación porque yo también estoy cursando una asignatura de que realmente a pesar de que el fundamento de muchos de los modelos que seguramente nos vamos a conectar son muy sencillos se desconocen completamente y solamente un apunte cómo estás cursando la asignatura en inglés y ya estás contaminado pues dices machine learning extraño era también como es decir aprendizaje automático en español efectivamente buena diferencia lo tenía lo tenía de hecho preparado pero tienes razón porque claro yo cuando hecho porque vamos a tocar algunos métodos y tal claro los hombres yo tengo mi imaginario como en inglés y lo gracioso es que cuando lo convertía al español decía aguas horrible no puede ser lo busca en google y siempre es así o sea siempre lo que es a lo mejor es random forest pues digo pues bosques aleatorios se un kilowatts se llama así pero bueno que es siempre voy a hacer la conversión porque viene bien o sea me parece mal dios en el método de neighbours johnnie wilder vecinos más cercanos vecinos más cercanos tal tampoco tampoco es adelantes a los acontecimientos de vecinos cercanos le aleatorios porque yo soy de sus oyentes que tampoco tienen una idea muy clara de que son esos términos de agradezca frente este este programa de esta síntesis con mucha curiosidad para ver si si hago dudas y aprendió acerca de él machine learning o como se dice eric aprendizaje automático pues muy bien javier para oyentes también que no ostentan son erizados con una pequeña introducción vale entonces podemos pensar en tener en aprender como el uso de la experiencia para ganar conocimiento por ejemplo los niños pues aprenden constantemente se caen al suelo y luego se levanta y en el proceso aprenden a mantener el equilibrio basándonos en la experiencia aprendemos nuevas cosas hasta que todo muy sencillo estoy de concepto básico de aprendizaje lo podemos extender a cualquier cosa por ejemplo nunca se clínico pons istrar un tratamiento a una serie de pacientes observar o experimentar sus respuestas en consecuencia usar este nuevo conocimiento para predecir la respuesta a este tratamiento en nuevos para pacientes pues javier por simple que parezca esto esto es el machine learning o aprendizaje automático como tal ya de nuevo al machine learning no es más que una metodología que a través del uso de diversos algoritmos de ahí lo de automático
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