Que es el machine learning

Introducción al aprendizaje automático

El aprendizaje automático permite a los ordenadores realizar tareas que hasta ahora sólo podían ser llevadas a cabo por personas. Desde la conducción de automóviles hasta la traducción del habla, el aprendizaje automático está impulsando una explosión de las capacidades de la inteligencia artificial, ayudando a los programas informáticos a dar sentido al desordenado e imprevisible mundo real. Pero, ¿qué es exactamente el aprendizaje automático y qué está haciendo posible el actual auge del aprendizaje automático? Estas predicciones pueden consistir en responder si una pieza de fruta en una foto es un plátano o una manzana, en detectar a las personas que cruzan la carretera delante de un coche autoconducido, en saber si el uso de la palabra libro en una frase se refiere a un libro de bolsillo o a una reserva de hotel, en saber si un correo electrónico es spam o en reconocer el habla con la suficiente precisión como para generar subtítulos para un vídeo de YouTube. La diferencia fundamental con el software informático tradicional es que un desarrollador humano no ha escrito un código que indique al sistema cómo distinguir entre el plátano y la manzana, sino que se ha enseñado a un modelo de aprendizaje automático a discriminar de forma fiable entre las frutas mediante el entrenamiento con una gran cantidad de datos, en este caso probablemente un gran número de imágenes etiquetadas como plátano o manzana.

Aprendizaje automático en python

El aprendizaje automático es una innovación moderna que ha mejorado muchos procesos industriales y profesionales, así como nuestra vida cotidiana. Es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA), que se centra en el uso de técnicas estadísticas para construir sistemas informáticos inteligentes que aprendan de las bases de datos disponibles.

Lee más  Como invertir en bitcoin paso a paso

Con el aprendizaje automático, los sistemas informáticos pueden tomar todos los datos de los clientes y utilizarlos. Funcionan con lo que se ha programado y, al mismo tiempo, se ajustan a nuevas condiciones o cambios. Los algoritmos se adaptan a los datos, desarrollando comportamientos que no estaban programados de antemano.

Aprender a leer y reconocer el contexto significa que un asistente digital podría escanear correos electrónicos y extraer la información esencial. Este aprendizaje lleva implícita la capacidad de hacer predicciones sobre los comportamientos futuros de los clientes. Esto le ayuda a entender a sus clientes más íntimamente y a ser no sólo receptivo, sino proactivo.

El aprendizaje profundo es un segmento del aprendizaje automático. En esencia, es una red neuronal artificial con tres o más capas. Las redes neuronales con una sola capa pueden hacer predicciones estimadas. La adición de más capas puede ayudar a aumentar la optimización y la precisión.

Tipos de aprendizaje automático

A medida que se introducen más datos en una máquina, esto ayuda a los algoritmos a enseñar al ordenador, mejorando así los resultados entregados. Cuando le pides a Alexa que reproduzca tu emisora de música favorita en Amazon Echo, irá a la emisora que hayas reproducido con más frecuencia. Puedes mejorar y perfeccionar aún más tu experiencia de escucha diciéndole a Alexa que salte canciones, que ajuste el volumen y muchos más comandos posibles. El aprendizaje automático y el rápido avance de la inteligencia artificial hacen que todo esto sea posible.

Para empezar, el aprendizaje automático es una subárea central de la Inteligencia Artificial (IA). Las aplicaciones de ML aprenden de la experiencia (o, para ser exactos, de los datos) como lo hacen los humanos sin necesidad de programación directa. Cuando se exponen a nuevos datos, estas aplicaciones aprenden, crecen, cambian y se desarrollan por sí mismas. En otras palabras, el aprendizaje automático consiste en que los ordenadores encuentren información útil sin que se les diga dónde buscar. En cambio, lo hacen aprovechando algoritmos que aprenden de los datos en un proceso iterativo.

Lee más  Significados de los emojis

El concepto de aprendizaje automático existe desde hace mucho tiempo (pensemos en la máquina Enigma de la Segunda Guerra Mundial, por ejemplo). Sin embargo, la idea de automatizar la aplicación de cálculos matemáticos complejos a los grandes datos sólo existe desde hace varios años, aunque ahora está ganando más impulso.

Aprendizaje automático de redes neuronales

El aprendizaje automático (AM) es el proceso de utilizar modelos matemáticos de datos para ayudar a un ordenador a aprender sin instrucciones directas. Se considera un subconjunto de la inteligencia artificial (IA). El aprendizaje automático utiliza algoritmos para identificar patrones dentro de los datos, y esos patrones se utilizan para crear un modelo de datos que pueda hacer predicciones. Con el aumento de los datos y la experiencia, los resultados del aprendizaje automático son más precisos, al igual que los humanos mejoran con la práctica.

La adaptabilidad del aprendizaje automático lo convierte en una gran opción en situaciones en las que los datos cambian constantemente, la naturaleza de la solicitud o la tarea cambian constantemente, o codificar una solución sería efectivamente imposible.

El aprendizaje automático se considera un subconjunto de la IA. Un ordenador “inteligente” piensa como un ser humano y realiza tareas por sí mismo. Una forma de entrenar a un ordenador para que imite el razonamiento humano es utilizar una red neuronal, que es una serie de algoritmos que se modelan a partir del cerebro humano.

Aunque el aprendizaje automático es un tipo de análisis predictivo, un matiz notable es que el aprendizaje automático es significativamente más fácil de implementar con la actualización en tiempo real a medida que obtiene más datos. El análisis predictivo suele trabajar con un conjunto de datos estático y debe actualizarse.

Lee más  Plan de marketing mix