Es un derivado de la inteligencia artificial, que crea un sistema que aprende de forma automatizada, es decir, reconoce patrones complejos en millones de datos, predice el comportamiento a través de algoritmos y, además de todas las funciones, se puede mejorar de forma independiente con el tiempo.

¿Qué es el Machine Learning o aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es una tecnología que permite realizar muchas operaciones, reduciendo así la intervención manual. Este sistema tiene grandes ventajas cuando es necesario controlar una gran cantidad de información de forma más eficaz. 

¿Cuál es el propósito del aprendizaje automático?

El aprendizaje automático utiliza algoritmos que realizan muchas acciones por sí mismos. Obtienen sus propios resultados de cálculo en función de la cantidad de datos recopilados en el sistema, y ​​mientras obtienen más datos, las medidas que toman serán mejores y más precisas. Estas computadoras utilizan estos algoritmos para programarse a sí mismos hasta cierto punto, estos algoritmos tienen el papel de un ingeniero, diseñando nuevas respuestas basadas en la información proporcionada a través de sus interfaces. Convierta absolutamente todos estos datos en un algoritmo, aunque hay más, la complejidad y eficiencia computacional que brindan al sistema informático también será mayor.

Tipos de aprendizaje automático

Un sistema de aprendizaje automático se basa en evidencia y experiencia en forma de datos, y se comprende a sí mismo detectando comportamientos o patrones. De esta forma, el sistema analizará diversas situaciones y encontrará soluciones para tareas específicas. A partir de la cantidad de ejemplos presentados en la situación, se desarrolló un modelo que puede inferir y generalizar el comportamiento que se ha visto. Basándose en este modelo, se propuso predecir nuevos casos. Los principales tipos de aprendizaje automático son los siguientes:

Aprendizaje supervisado:

Basado en información formativa, mediante el uso de etiquetas para definir dichos datos para proporcionar una cierta cantidad de datos para entrenar el sistema. Al ingresar una cantidad suficiente información definida de estos datos, puede ingresar nuevos datos basados ​​en varios patrones registrados durante el entrenamiento sin usar etiquetas. Este sistema se llama clasificación.

Aprendizaje no supervisado:

No se utilizan etiquetas ni valores verdaderos en este tipo de aprendizaje. Como en este caso, el propósito del sistema es abstraer y comprender directamente los patrones de información. Es un método de entrenamiento similar al procesamiento humano de información. También se le llama modelo de problema (clustering/agrupamiento).

Aprendizaje semi-supervisado:

En este tipo de aprendizaje, se consideran los datos supervisados ​​y los datos no supervisados, y los dos primeros tipos de datos se combinan para que puedas clasificarlos adecuadamente.

Aprendizaje reforzado:

Basado en la experiencia, el sistema puede utilizar este modelo de aprendizaje para aprender. Es una técnica basada en el error y la experimentación que utiliza una función de recompensa para optimizar el comportamiento del sistema. Para la IA, esta es una forma de aprendizaje muy interesante porque no requiere una gran cantidad de información para introducirse.

Transducción:

Este sistema es muy similar al aprendizaje supervisado, aunque no construye funciones explícitamente, solo intenta predecir los tipos de ejemplos futuros.

Aprendizaje multitarea:

Es un método de aprendizaje que utiliza los conocimientos adquiridos por el sistema anteriormente, son propensos a enfrentar diversos problemas.

Modelo de aprendizaje automático

  • Modelos geométricos: Estos modelos se crean en el espacio de la instancia. Pueden tener una, dos o más dimensiones. Si existe un margen de decisión lineal entre categorías, se puede decir que los datos son linealmente separables.
  • Modelos probabilísticos: Son modelos que intentan determinar la distribución de probabilidad y describen la función que conecta el valor determinado con el valor característico. Para desarrollar estos modelos probabilísticos, un concepto clave es la estadística bayesiana.
  • Modelos lógicos: Son los que expresan y transforman las probabilidades en reglas organizadas en forma de árbol de decisión.
  • Modelos de agrupamiento: Son los que tratan de dividir el espacio de instancias en grupos.
  • Modelos de gradiente: Son los que representan un gradiente en donde se puede diferenciar entre cada instancia. Las máquinas de vectores de apoyo son modelos de gradientes.

La importancia del aprendizaje automático y Big Data

Actualmente, las empresas están generando grandes cantidades de datos de manera exponencial, esto es una ventaja competitiva para que muchos departamentos extraigan información valiosa y la analicen, es lo que llamamos big data. Debemos aprovechar al máximo las funciones que nos brinda el aprendizaje automático, porque esta tecnología ha traído beneficios a innumerables aplicaciones.

Existen diversas herramientas en el mercado que son de especial interés para las pequeñas y medianas empresas porque destacan por su sencillez y precios asequibles. La utilización de esta serie de datos se ha simplificado porque las aplicaciones de aprendizaje automático actuales son más intuitivas que el sistema original. En otras palabras, con datos de alta calidad, análisis útiles y tecnología correcta, es posible crear modelos de comportamiento para analizar grandes cantidades de datos complejos.

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