Sayonara, baby! Aprendizaje automático.

Autores/as

  • Manuel Molina Servicio de Gastroenterología Hospital Infantil Universitario La Paz, de Madrid.

DOI:

https://doi.org/10.30445/rear.v15i10.1176

Palabras clave:

inteligencia artificial, aprendizaje automático, aprendizaje profundo, redes neuronales, big data

Resumen

El aprendizaje automático, disciplina englobada en la ciencia de datos, implica entrenar sistemas para aprender de los datos y hacer predicciones o decisiones sin ser programados explícitamente para ello.

Biografía del autor/a

Manuel Molina, Servicio de Gastroenterología Hospital Infantil Universitario La Paz, de Madrid.

Especialista en Pediatrí­a y sus áreas Especí­ficas desde 1991. Actualmente ejerzo en el Servicio de Gastroenterologí­a del Hospital Infantil Universitario La Paz, de Madrid.
Además, pertenezco al Grupo de Trabajo de Pediatrí­a Basada en la Evidencia, grupo compartido entre la Asociación Española de Pediatrí­a y la Asociación Española de Pediatrí­a de Atención Primaria.

Citas

- Chollet F, Kalinowski WT, Allaire JJ. Deep learning with R, 2nd ed. New York: Manning Publications Co (2022).

- Baumer BS, Kaplan DT, Horton NJ. Modern Data Science with R, 2nd ed. Boca Ratón, Florida: Taylor & Francis Group, LLC (2021).

- Mailund T. Beginning Data Science in R4. Data análisis, visualization, and modelling for the data scientist, 2nd ed. Aarhus, Dinamarca: Apress (2022).

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Publicado

2023-11-07 — Actualizado el 2023-11-20

Versiones

Cómo citar

Molina, M. (2023). Sayonara, baby! Aprendizaje automático. Revista Electrónica AnestesiaR, 15(10). https://doi.org/10.30445/rear.v15i10.1176 (Original work published 7 de noviembre de 2023)

Número

Vol. 15 Núm. 10 (2023): Revista Electrónica de AnestesiaR

Sección

Artículos de revisión

Licencia

Derechos de autor 2023 Revista Electrónica AnestesiaR

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Envío y derechos de autor

 

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