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Diagrama de temas

    • Selección de un resultado derivado del aprendizaje automático

      Selección de un resultado derivado del aprendizaje automático

      ¿Qué tipo de resultado buscaría en este ejemplo?

      Puede utilizar algoritmos de clasificación para determinar si las piezas son aptas o defectuosas.

      ¿Qué tipo de resultado buscaría en este ejemplo?

      La regresión podría utilizarse para realizar una predicción basada en un historial de las mediciones de calidad de producción. Por otro lado, la clasificación también podría utilizarse para identificar las partes que casi alcanzaron el umbral de defectos. Ambos enfoques podrían utilizarse en conjunto para mejorar la calidad de las predicciones.


      Resumen

      ¿Qué tipo de problemas le gustaría resolver mediante soluciones de IA y AA?

      Hay muchas posibilidades de cómo puede aplicar la IA y el AA, por lo que las respuestas variarán dependiendo de la naturaleza de sus intereses y aspiraciones.

      ¿Cuál de las herramientas de software de AA le interesa más? ¿Con cuál ha trabajado antes?

      Las respuestas variarán. Es posible que haya utilizado Python u otros lenguajes de codificación. Si estudió estadística, es posible que haya utilizado herramientas como R. También puede tener experiencia como consumidor con CPU, GPU y plataformas de computación en la nube.


      Resumen

      ¿Qué tipo de tareas de transformación cree que serán aplicables al tipo de datos con los que prevé trabajar?

      Las respuestas variarán dependiendo de la naturaleza de los datos. Algunas tareas, como la conversión y desduplicación de tipos de datos, tienden a ser universales. La transformación de texto y la representación de imágenes son más especializadas y pueden o no aplicarse a sus proyectos del mundo real.

      ¿Qué formato planea utilizar para cargar los datos preparados?

      Las respuestas variarán. La elección del formato final depende de muchos factores, como la naturaleza y el tamaño de los datos, la familiaridad del profesional con los formatos y los recursos disponibles. La carga de datos en bases de datos es común entre proyectos más grandes o proyectos que tratan con datos confidenciales, mientras que los proyectos más pequeños pueden funcionar bien con la carga de datos en archivos binarios o de texto.