Introducción:
El ser humano siempre busca formas de aumentar la productividad empleando menos mano de obra humana. Hoy es la era de la máquina. Hay varios tipos de maquinaria que usamos en nuestra vida diaria para ayudarnos a realizar nuestras tareas con mayor eficiencia. Suponga que ha almacenado en su PC todos los registros anteriores de su empresa. Su ordenador puede aprender y adaptarse utilizando patrones y algoritmos de registros anteriores. Sin órdenes explícitas, su ordenador examina e infiere a partir de datos anteriores, prediciendo resultados futuros basados en los registros existentes. Todo esto es posible gracias al aprendizaje automático.
¿Qué es el aprendizaje automático?
Es el uso de la inteligencia artificial que permite al sistema aprender y mejorar a través de la experiencia sin ser programado explícitamente. Es, fundamentalmente, un sistema que puede aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones con poca o ninguna colaboración humana.
¿Cuál es la historia detrás del aprendizaje automático?
Alan Turing ideó el test de Turing en 1950. Alan Turing fue un matemático e informático británico, inteligente e influyente. Esta prueba se creó para determinar si una máquina tenía el intelecto de una persona.
¿Quién creó el aprendizaje automático?
Muchas personas han contribuido al avance del aprendizaje automático, pero Arthur Samuel, informático de IBM, acuñó la expresión «aprendizaje automático» en 1952.
¿Cuál es el propósito del aprendizaje automático?
El objetivo del aprendizaje automático es captar o encontrar patrones en sus datos y luego hacer estimaciones basadas en esos patrones, que suelen ser complejos, para resolver problemas empresariales. Determina y analiza patrones y diseños que ayudan a resolver problemas.
En los negocios y otros sectores, el aprendizaje automático es esencialmente una tecnología de análisis de datos que funciona automatizando el proceso de generación de modelos de datos.
¿Cómo funciona el aprendizaje automático?
¿Cuántos tipos de aprendizaje automático hay?
Existen cuatro tipos de aprendizaje automático.
Aprendizaje supervisado:
En este tipo de aprendizaje automático, los científicos de datos proporcionan a los algoritmos datos de entrenamiento etiquetados y especifican las variables entre las que quieren que el programador busque conexiones. Tanto la entrada como la salida del algoritmo se proporcionan.[1]
Aprendizaje no supervisado:
En este tipo de aprendizaje automático se utilizan algoritmos que se entrenan con datos sin etiquetar. El programador busca relaciones relevantes en los conjuntos de datos. Los datos utilizados para entrenar los algoritmos, así como las predicciones o recomendaciones que proporcionan, están predefinidos.[1]
Semisupervisado:
Este método de aprendizaje automático combina los dos métodos anteriores. Aunque los científicos de datos pueden proporcionar a un algoritmo principalmente «datos de entrenamiento», se permite al modelo explorar los datos por sí mismo y establecer su propio conocimiento del conjunto de datos.[1]
Aprendizaje por refuerzo:
Los científicos de datos suelen utilizar el aprendizaje por refuerzo para enseñar a una máquina a ejecutar un procedimiento de varios pasos con criterios bien definidos. Los científicos de datos entrenan un algoritmo para lograr una tarea y le proporcionan señales positivas o negativas mientras controla cómo terminar el trabajo. Sin embargo, en su mayor parte, el algoritmo selecciona qué acciones tomar por el camino.[1]
¿Qué ventajas ofrece el aprendizaje automático?
- Automatización de todo
- Identificación de tendencias y patrones
- Amplia gama de aplicaciones
- Margen de mejora
- Manejo eficiente de los datos
- Ideal para la educación y las compras en línea
¿Cuáles son las desventajas del aprendizaje automático?
- Posibilidad de errores elevados
- Selección de algoritmos
- Adquisición de datos
- Tiempo y espacio
Conclusión:
El aprendizaje automático es un subcampo de la inteligencia artificial. Es un sistema en el que los ordenadores utilizan una gran cantidad de datos y emplean algoritmos para «entrenarse» a sí mismos y generar predicciones sin depender de una programación explícita. El aprendizaje automático es simplemente una técnica de análisis de datos que funciona automatizando el proceso de desarrollo de modelos de datos en los negocios y en otros ámbitos.
- Burns, E.machine learning. Disponible en: https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/machine-learning-ML.
Tipos de aprendizaje automático
| Tipo | Aprende de | Ejemplo |
|---|---|---|
| Supervisado | Ejemplos etiquetados | Detección de spam, predicción de precios |
| No supervisado | Datos sin etiquetar | Segmentación de clientes |
| Semisupervisado | Pocas etiquetas + muchos datos sin etiquetar | Clasificación de imágenes con pocas etiquetas |
| Refuerzo | Recompensas por las acciones | Juegos, robótica |
El aprendizaje automático que ya utiliza
Los filtros de spam del correo electrónico, las predicciones de tráfico en los mapas, las recomendaciones de vídeos y compras, la escritura por voz y el desbloqueo facial dependen del aprendizaje automático.
Aprendizaje automático frente a IA frente a aprendizaje profundo
La IA es el objetivo amplio de las máquinas inteligentes; el aprendizaje automático es el enfoque de aprender de los datos; el aprendizaje profundo utiliza redes neuronales de muchas capas. Consulte qué es la inteligencia artificial.
