Aprendizaje Automático aplicado a procesos industriales

En una perspectiva práctica, recolectar una muestra pequeña de datos tiene dos argumentos relevantes: su almacenamiento no es costoso o inconveniente y el procesamiento estadístico es asequible. Sin embargo, actualmente se recolectan datos masivos los cuales requieren del procesamiento de datos med...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Authors: Rosa Jazmín Trasviña-Osorio, José Ruiz-Tamayo, Erick Rojas-Mancera
Format: Article
Language:English
Published: Universidad Tecnológica Empresarial de Guayaquil 2025-04-01
Series:Revista Científica Ciencia y Tecnología
Subjects:
Online Access:http://cienciaytecnologia.uteg.edu.ec/revista/index.php/cienciaytecnologia/article/view/768
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Description
Summary:En una perspectiva práctica, recolectar una muestra pequeña de datos tiene dos argumentos relevantes: su almacenamiento no es costoso o inconveniente y el procesamiento estadístico es asequible. Sin embargo, actualmente se recolectan datos masivos los cuales requieren del procesamiento de datos mediante algoritmos para su adecuada interpretación. El Aprendizaje Automático (conocido como Machine Learning) relacionado al campo estadístico, consiste en extraer, procesar, reconocer patrones y tendencias a partir de los datos. En este sentido, los algoritmos permiten procesar información útil cuando se generan y obtienen datos masivos. En el presente estudio, se realizó una investigación documental con alcance descriptivo. Es importante reconocer que, además del campo estadístico, el Machine Learning cada vez está siendo más aplicado en campos del conocimiento heterogéneos tales como Negocios, Ingenierías Biomédica, Química y Agricultura. La necesidad de resolver problemas del entorno requiere la incorporación de las metodologías y técnicas de la Inteligencia Artificial para que puedan ser usadas en el campo emergente de la ciencia de los datos en diferentes industrias.
ISSN:1390-6321
2661-6734