Machine Learning

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Acerca de esta app

Domina el aprendizaje automÔtico con esta aplicación integral, diseñada para estudiantes, profesionales y aspirantes a exÔmenes competitivos. Ofrece un recorrido de aprendizaje estructurado por capítulos que abarca conceptos clave, algoritmos y aplicaciones, todo basado en un currículo estÔndar de aprendizaje automÔtico.

šŸš€ Contenido:

šŸ“˜ Unidad 1: Introducción al aprendizaje automĆ”tico
• ĀæQuĆ© es el aprendizaje automĆ”tico?
• Problemas de aprendizaje bien planteados
• DiseƱo de un sistema de aprendizaje
• Perspectivas y problemas del aprendizaje automĆ”tico

šŸ“˜ Unidad 2: Aprendizaje de conceptos y ordenamiento de lo general a lo especĆ­fico
• Aprendizaje de conceptos como bĆŗsqueda
• Algoritmo FIND-S
• Espacio de versiones
• Sesgo inductivo

šŸ“˜ Unidad 3: Aprendizaje mediante Ć”rboles de decisión
• Representación de Ć”rboles de decisión
• Algoritmo ID3
• EntropĆ­a y ganancia de información
• Sobreajuste y poda

šŸ“˜ Unidad 4: Redes neuronales artificiales
• Algoritmo del perceptrón
• Redes multicapa
• Retropropagación
• Problemas en el diseƱo de redes

šŸ“˜ Unidad 5: Evaluación de hipótesis
• Motivación
• Estimación de la precisión de las hipótesis
• Intervalos de confianza
• Comparación del aprendizaje Algoritmos

šŸ“˜ Unidad 6: Aprendizaje Bayesiano
• Teorema de Bayes
• MĆ”xima Verosimilitud y MAP
• Clasificador Bayesiano Ingenuo
• Redes de Creencias Bayesianas

šŸ“˜ Unidad 7: TeorĆ­a del Aprendizaje Computacional
• Aprendizaje Probablemente Aproximadamente Correcto (PAC)
• Complejidad Muestral
• Dimensión VC
• Modelo de LĆ­mites de Error

šŸ“˜ Unidad 8: Aprendizaje Basado en Instancias
• Algoritmo de K-Vecinos MĆ”s Próximos
• Razonamiento Basado en Casos
• Regresión Ponderada Localmente
• La Maldición de la Dimensionalidad

šŸ“˜ Unidad 9: Algoritmos GenĆ©ticos
• BĆŗsqueda en el Espacio de Hipótesis
• Operadores GenĆ©ticos
• Funciones de Fitness
• Aplicaciones de los Algoritmos GenĆ©ticos

šŸ“˜ Unidad 10: Aprendizaje de Conjuntos de Reglas
• Algoritmos de Cobertura Secuencial
• Poda Posterior de Reglas
• Aprendizaje de Reglas de Primer Orden
• Aprendizaje Uso de Prolog-EBG

šŸ“˜ Unidad 11: Aprendizaje AnalĆ­tico
• Aprendizaje Basado en Explicaciones (ABE)
• Aprendizaje Inductivo-AnalĆ­tico
• Información Relevante
• Operatividad

šŸ“˜ Unidad 12: Combinando el Aprendizaje Inductivo y AnalĆ­tico
• Programación Lógica Inductiva (PLI)
• Algoritmo FOIL
• Combinando Explicación y Observación
• Aplicaciones de la PLI

šŸ“˜ Unidad 13: Aprendizaje por Refuerzo
• La Tarea de Aprendizaje
• Aprendizaje Q
• MĆ©todos de Diferencias Temporales
• Estrategias de Exploración

šŸ” CaracterĆ­sticas Clave:
• Temario estructurado con desglose por temas
• Incluye libros del temario, preguntas de opción mĆŗltiple y cuestionarios para un aprendizaje integral
• Función de marcadores para una navegación sencilla y un acceso rĆ”pido
• Admite vista horizontal y horizontal para una mayor usabilidad
• Ideal para la preparación de licenciaturas, maestrĆ­as y exĆ”menes de oposición
• DiseƱo ligero Navegación sencilla.

Tanto si eres principiante como si buscas ampliar tus conocimientos de aprendizaje automÔtico, esta aplicación es tu compañera perfecta para alcanzar el éxito académico y profesional.

šŸ“„ Ā”DescĆ”rgala ahora y comienza tu camino hacia el dominio del aprendizaje automĆ”tico!
Actualización
9 ago 2025

Seguridad de los datos

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Novedades

šŸš€ What’s New in Machine Learning App v1.0

• ✨ User interface with clean and intuitive design
• šŸ”– Added bookmark feature for easy access to important topics
• šŸ“± Supports horizontal and landscape views for flexible studying
• šŸ“š Complete syllabus content, MCQs, and quizzes for better learning
• ⚔ Faster performance and smoother navigation

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Acerca del desarrollador
kamran Ahmed
kamahm707@gmail.com
Sheer Orah Post Office, Sheer Hafizabad, Pallandri, District Sudhnoti Pallandri AJK, 12010 Pakistan

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