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<\/p>\nEl aprendizaje autom\u00e1tico es el conjunto de m\u00e9todos que permiten a un ordenador aprender sin haber sido expl\u00edcitamente programado. O bien, el conjunto de algoritmos que comprenden las relaciones existentes entre los datos disponibles. Analizando la definici\u00f3n pueden intuirse, pues, las inmensas potencialidades en \u00e1mbito industrial.<\/p>\n
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La progresiva sensorizaci\u00f3n de las m\u00e1quinas y de las l\u00edneas de producci\u00f3n y el acercamiento a l\u00f3gicas de historizaci\u00f3n de datos estructuradas pone a disposici\u00f3n de las empresas una enorme cantidad de informaci\u00f3n<\/strong>. Mediante estos datos es posible representar con alta fiabilidad el comportamiento de la maquinaria o las condiciones que llevan a anomal\u00edas o aver\u00edas.<\/p>\n Aplicando los algoritmos del aprendizaje autom\u00e1tico a las realidades industriales<\/strong> es, pues, posible desarrollar soluciones inteligentes capaces de monitorizar el comportamiento de la maquinaria, prever las aver\u00edas o interceptar las ineficiencias. Si en teor\u00eda el proceso parece autom\u00e1tico, en la realidad el procedimiento de dato bruto a soluci\u00f3n inteligente pasa por varios an\u00e1lisis y elaboraciones, t\u00edpicamente llevadas a cabo por figuras t\u00e9cnicas especializadas – los cient\u00edficos de datos – capaces de crear la soluci\u00f3n m\u00e1s apropiada para el sistema en cuesti\u00f3n.<\/p>\n Este procedimiento, que prev\u00e9 varias competencias matem\u00e1ticas, t\u00e9cnicas e inform\u00e1ticas, sin embargo puede definirse en algunos pasos est\u00e1ndar. Conocer el procedimiento para desarrollar soluciones inteligentes a partir del dato bruto da la posibilidad de evaluar mejor las soluciones disponibles en el mercado, o sencillamente ahondar un tema muy debatido La revoluci\u00f3n digital<\/strong> ya ha comenzado, sobre todo en el sector de la industria y de la gesti\u00f3n\u00a0 de instalaciones. Pero muchas empresas est\u00e1n a\u00fan poco preparadas para afrontarla. Y es justamente por ello que ha nacido la Escuela de IA de MIPU,<\/strong> la primera escuela de Inteligencia Artificial lista para ayudar a los profesionales en el procedimiento de digitalizaci\u00f3n.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" C\u00d3MO CREAR VALOR CON LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL El aprendizaje autom\u00e1tico es el conjunto de m\u00e9todos que permiten a un ordenador aprender sin haber sido expl\u00edcitamente programado. O bien, el conjunto de algoritmos que comprenden las relaciones existentes entre los datos disponibles. Analizando la definici\u00f3n pueden intuirse, pues, las inmensas potencialidades en \u00e1mbito industrial. \u00bfCU\u00c1LES SON […]<\/p>\n","protected":false},"featured_media":13986,"template":"","categoria_topic":[278],"class_list":{"0":"post-13985","1":"topic","2":"type-topic","3":"status-publish","4":"has-post-thumbnail","6":"categoria_topic-data-science-es","7":"entry"},"yoast_head":"\n
\nA diferencia de los modelos expl\u00edcitamente programados, que se basan en un set de reglas f\u00edsicas, mec\u00e1nicas, termodin\u00e1micas o electrodin\u00e1micas, los modelos basados en el aprendizaje autom\u00e1tico presentan una flexibilidad y una capacidad de adaptaci\u00f3n muy superiores. El modelo de comportamiento de un componente que utiliza el aprendizaje
\nautom\u00e1tico es capaz de representar todas las especificidades del componente analizado.<\/p>\n
\nen t\u00e9rminos \u00e9ticos y sociol\u00f3gicos, pero a menudo poco profundizado bajo el punto de vista t\u00e9cnico.<\/p>\n\nAPRENDER A CREAR VALOR CON LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL<\/strong><\/h3>\n