Aprende sobre Machine Learning
- meitalwiner
- Aug 16, 2023
- 2 min read
Updated: Aug 17, 2023
Machine Learning es una rama de la inteligencia artificial que permite que las computadoras aprendan de los datos sin ser programadas explícitamente. Es una poderosa herramienta que se puede utilizar para resolver problemas complejos y automatizar tareas. En esencia, machine learning implica el uso de algoritmos para identificar patrones en los datos. Estos algoritmos están diseñados para mejorar con el tiempo, ya que están expuestos a más datos. Este proceso de aprender de los datos se conoce como “entrenamiento”. Una vez que se ha entrenado el algoritmo, se puede utilizar para hacer predicciones o decisiones sobre nuevos datos. Por ejemplo, un algoritmo en machine learning podría usarse para identificar objetos en una imagen o para predecir movimientos en el mercado de valores.
Como se discutió brevemente en el artículo anterior "Espresso AI: llegar a los conceptos básicos de la inteligencia artificial", los tipos más comunes de algoritmos de aprendizaje automático son el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje reforzado. Los algoritmos de aprendizaje supervisado se utilizan cuando los datos están etiquetados, lo que significa que se conoce el resultado deseado. Los algoritmos de aprendizaje no supervisados se utilizan cuando los datos no están etiquetados y el algoritmo debe aprender a identificar patrones en los datos. Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo se utilizan cuando el algoritmo debe aprender a realizar acciones para maximizar una recompensa. Aquí hay algunos ejemplos de cómo se pueden usar las diversas formas de entrenar un modelo:
Aprendizaje supervisado:
Detección de fraude con tarjetas de crédito: los bancos utilizan algoritmos de aprendizaje supervisado para detectar transacciones fraudulentas con tarjetas de crédito basadas en datos anteriores.
Reconocimiento de imágenes: los algoritmos de aprendizaje supervisado se utilizan para identificar objetos en imágenes, como caras, automóviles, animales, etc.
Aprendizaje sin supervisión:
Segmentación del mercado: las empresas utilizan algoritmos de aprendizaje no supervisados para segmentar a los clientes en grupos separados según sus hábitos de compra.
Detección de anomalías: se utilizan algoritmos de aprendizaje no supervisados para detectar anomalías en los datos, como transacciones fraudulentas o valores atípicos.
Aprendizaje reforzado:
Automóviles autónomos: los automóviles autónomos utilizan algoritmos de aprendizaje por refuerzo para aprender a conducir en diferentes entornos. El automóvil es recompensado por conducir de manera segura y eficiente y penalizado por una conducción insegura o ineficiente.
Juego: Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo se utilizan para crear agentes de IA (inteligencia artificial) que pueden jugar juegos como el ajedrez o el go. El agente de IA es recompensado por hacer buenas jugadas y penalizado por hacer malas jugadas.
Independientemente del tipo de algoritmo que se utilice, el objetivo del aprendizaje automático es realizar predicciones o decisiones precisas. Para lograr este objetivo, el algoritmo debe entrenarse con una gran cantidad de datos y los parámetros del algoritmo deben ajustarse para optimizar su rendimiento. El aprendizaje automático es un campo en rápido crecimiento y tiene el potencial de revolucionar muchas industrias. Es una herramienta emocionante y poderosa que puede usarse para resolver problemas complejos y automatizar tareas.
Fuentes:
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