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INFORME DE FORRESTER
Rompe los siete mitos del aprendizaje automático

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Los modelos de aprendizaje automático no supervisados no requieren supervisión humana, ¿verdad? No. Por lo general, estos modelos requieren aún más juicio humano, ya que la variable que se predice o analiza no se encuentra dentro de los datos.

Esta y otras ideas erróneas del aprendizaje automático generalizado funcionan de forma descontrolada en las empresas y amenazan el éxito de la tuya. Descubre cuáles son los siete mitos más grandes del aprendizaje automático y cómo puedes evitarlos para maximizar tus iniciativas de ML.

En este nuevo informe de Forrester, encontrarás respuestas a ideas erróneas comunes como:

  • ¿El aprendizaje automático solo es útil para predecir el futuro? 
  • ¿La exactitud del modelo es el mejor factor de predicción para el éxito? 
  • ¿Los algoritmos de aprendizaje automático pueden responder alguna pregunta si tienen suficientes datos? 
pantalla de resultados de la evaluación de madurez analítica de alteryx en una laptop
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