El Machine Learning bụ otu n'ime teknụzụ na-adọrọ adọrọ na mgbanwe mgbanwe taa. Ka ụwa na-aga n'ihu na ọdịnihu dijitalụ na-arịwanye elu, ịghọta ka ịdọ aka ná ntị a si arụ ọrụ na-aghọwanye ihe dị mkpa. N'isiokwu a, anyị ga-nnọọ na ozugbo inyocha ihe ndabere nke Machine Learning, ka ụmụ akwụkwọ, ndị ọkachamara na ndị na-anụ ọkụ n'obi na teknụzụ nwee ike ịghọta ma nwee ekele maka otu o si arụ ọrụ. N'ime njem a niile, anyị ga-achọpụta ka igwe nwere ike isi mụta ihe site na data na ahụmịhe, yana otu ihe ọmụma a nwere ike isi gbanwee ụlọ ọrụ niile. Jikere ịbanye ụwa na-akpali akpali nke Machine Learning!

– Nzọụkwụ site nzọụkwụ ➡️ Kedu ka mmụta igwe si arụ ọrụ?

• Kedu ka Mmụta Igwe si arụ ọrụ?: Ịmụ igwe bụ ngalaba ọgụgụ isi nke na-ahụ maka ịmepụta algọridim na ụdị nke na-enye kọmputa ohere ịmụta ma mee mkpebi dabere na data.
• Usoro nke Machine Learning Enwere ike kewaa ya n'ọtụtụ usoro dị mkpa bụ isi iji ghọta ka ọ si arụ ọrụ. N'okpuru ebe a, anyị ga-emebi usoro ndị a n'ụzọ dị mfe na nke ọma.
• Nchịkọta data: Nzọụkwụ mbụ bụ ịnakọta ọnụ ọgụgụ buru ibu nke data metụtara nsogbu ị chọrọ idozi. Data a nwere ike isite n'ọtụtụ ebe dị ka nchekwa data, sensọ, ịntanetị na ndị ọzọ.
• Preprocesamiento de datos: Ozugbo anakọtara, a ga-ehichapụ data ma kwadebe maka nyocha. Nke a gụnyere iwepụ data ezughị ezu, mezie mperi, yana nhazi usoro.
• Selección de algoritmo: Na nzọụkwụ a, a na-ahọrọ algọridim Machine Learning kacha kwesị ekwesị maka nsogbu dị n'aka. Enwere ụdị algọridim dị iche iche, dị ka nlọghachi azụ, nhazi ọkwa, nchịkọta, na ndị ọzọ.
• Entrenamiento del modelo: Ozugbo ahọpụtara algọridim, a na-azụ ihe nlereanya ahụ site na iji data anakọtara n'oge usoro a, ihe nlereanya ahụ na-edozi usoro ya iji chọta usoro na ịkọ amụma.
• Nyocha nlereanya:⁤ Ọ dị oké mkpa iji nyochaa irè nke Machine Learning tupu iji ya na ezigbo gburugburu ebe obibi. Iji mee nke a, a na-eji metrics na-egosi izi ezi ya, arụmọrụ ya na ikike n'ozuzu ya.
• Puesta en marcha: Ozugbo ⁢ ihe nlereanya ahụ kwadoro, a na-ewepụta ya na gburugburu ebe obibi iji mee amụma, mee mkpebi ma ọ bụ rụọ ọrụ.

Ajụjụ na Azịza

Kedu ka Mmụta Igwe si arụ ọrụ?

1. ¿Qué es el Machine Learning?

1. Ọ bụ a usoro nyocha data nke na-eme ka nhazi nke sistemu dị mgbagwoju anya.

2. Gịnị bụ ebumnobi nke Machine Learning?

1. Ebumnuche bụ ka igwe na-amụta onwe ya ma kwalite arụmọrụ ha site na ahụmịhe.

3. Kedu ụdị mmụta igwe?

1. Na-elekọta
2. Enweghị nlekọta
3. Site na nkwado

4. Kedu ihe a na-ahụ maka mmụta igwe na-adabere na ya?

1. Ọ dabere na ịmụta site na akara data.

5. Kedu ka mmụta igwe anaghị elekọta ya si arụ ọrụ?

1. Chọta ụkpụrụ na mmekọrịta na data enweghị akara.

6. Kedu ihe dị iche n'etiti mmụta igwe na ọgụgụ isi?

1. AI bụ mpaghara sara mbara nke gụnyere otutu ọzụzụ, ebe ML bụ otu n'ime usoro eji eme ihe na AI.

7. Kedu ihe bụ isi usoro mmụta igwe?

1. Nchịkọta data
2. Nhazi data
3. Nlereanya ọzụzụ
4.‍ Nlele
5. Amụma ma ọ bụ inference

8. Gịnị bụ igwe mmụta algọridim?

1. Son fórmulas matemáticas eji amụta ụkpụrụ site na data.

9. Kedu ihe bụ ngwa mmụta igwe?

1. Nchọpụta olu
2. Ntụgharị asụsụ akpaaka
3. Nchọpụta ahụike
4. Conducción autónoma

10. Gịnị dị mkpa iji mejuputa Machine Learning?

1. Ntọala data
2. Ịmụ algọridim
3. Herramientas de programación

​