Revista Internacional de Avances en Tecnología
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abstracto

Modelos matemáticos de aprendizaje automático

Erica Melena

El principal paradigma científico para modelar sistemas del mundo real y fenómenos naturales es la extracción de información de los sentidos, la formalización de esa información y la verificación empírica del modelo. Las ecuaciones diferenciales, por ejemplo, se utilizan para expresar leyes físicas, reacciones químicas y comportamientos dinámicos, y la verificación puede considerarse como una predicción de las condiciones futuras del procedimiento. Concluimos que interactividades adecuadas beneficiarían a ambas profesiones. La información y los métodos recopilados para modelar fenómenos físicos en campos como la informática o las ciencias de los materiales son una fuente inicial de conocimiento para estructurar sistemas de aprendizaje efectivos, y el patrón ML podría abrir nuevos horizontes para modelar fenómenos naturales en la dirección opuesta. Este es el problema central que abordamos: ¿cómo podría el conocimiento general obtenido de un patrón de modelado de fenómenos ayudar en el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático eficientes? En este caso, tanto el aprendizaje automático como los modelos matemáticos tienen distintos beneficios y, en un mundo ideal, los dos podrían combinarse. La naturaleza precisa y la computación barata del modelo matemático