¿Qué es el aprendizaje automático? Tipos

Temas como la inteligencia artificial, blockchain y la automatización dan forma al día a día de las empresas. El aprendizaje automático en particular está atrayendo cada vez más interés. Actualmente, comparativamente pocas empresas siguen utilizando esta tecnología, pero el uso de esta tecnología está aumentando y cada vez más aplicaciones confían en programas de autoaprendizaje. A continuación, te mostraremos cómo funciona el aprendizaje automático y qué oportunidades surgen del uso de esta tecnología.

que es el aprendizaje automático

Definición y explicación: ¿qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial. El reconocimiento de patrones y regularidades, así como la posterior derivación de soluciones adecuadas son tareas de esta tecnología. La base la proporcionan las bases de datos existentes que se requieren para reconocer el patrón. En consecuencia, la tecnología genera conocimiento artificial basado en la experiencia previa. Todo el conocimiento adquirido puede generalizarse y, por tanto, utilizarse para otros problemas. Con este enfoque, incluso los datos desconocidos se pueden procesar y utilizar rápidamente.

Sin embargo, se debe proporcionar la participación humana para este proceso de aprendizaje automático. Los sistemas relevantes deben ser suministrados con los datos relevantes y los algoritmos relevantes por un usuario humano. Además, se deben definir y registrar reglas para el análisis de datos y el reconocimiento de patrones. Una vez que estos conceptos básicos están en su lugar, los sistemas pueden identificar, extraer y resumir los datos relevantes. 

También es posible realizar pronósticos basados ​​en análisis previos. Con la ayuda del aprendizaje automático, se puede calcular la probabilidad de ocurrencia para diferentes escenarios. Las empresas también pueden utilizar esta tecnología para los ajustes necesarios a la evolución actual del mercado. En última instancia, el aprendizaje automático puede servir como base para la optimización de procesos.

Cómo funciona: ¿cómo funciona el aprendizaje automático?

En principio, la funcionalidad del aprendizaje automático se basa en el aprendizaje humano. Una persona aprende diferenciando y repitiendo actividades. Mostrar varios objetos repetidamente puede ayudar a una persona a distinguirlos de otros objetos. El aprendizaje automático también adopta un enfoque similar. Una computadora está habilitada por los comandos de un programador y una entrada de datos correspondiente para reconocer y diferenciar entre diferentes objetos. 

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La provisión de datos adecuados juega un papel especial en este proceso de aprendizaje. En el transcurso del proceso de aprendizaje, el sistema también puede aprender la diferencia entre una persona y otro objeto y así tomar decisiones basadas en este conocimiento. El programador actúa como un maestro que le da a la máquina una retroalimentación continua. Por el contrario, el algoritmo desarrollado utiliza la retroalimentación para adaptar y optimizar el modelo. 

Esto también significa que cada conjunto de datos adicional que se introduce en el sistema conduce a una adaptación y optimización del modelo. El objetivo es una clara diferenciación entre objetos y personas. El aprendizaje automático incluso va un paso más allá y deja claro que una adaptación a las condiciones actuales se puede implementar rápidamente. En el uso práctico, por lo tanto, es posible reaccionar rápidamente a las condiciones marco cambiantes y adaptar la acción a ellas. 

¿Qué tipos de aprendizaje automático existen?

Los algoritmos juegan un papel clave en el aprendizaje automático porque son de crucial importancia para el reconocimiento de patrones y la posterior generación de soluciones.

En teoría, el aprendizaje automático se puede dividir en diferentes categorías:

  • aprendizaje activo
  • aprendizaje reforzado
  • aprendizaje sin supervisión
  • aprendizaje parcialmente supervisado
  • aprendizaje supervisado

En el aprendizaje activo, el algoritmo reacciona a los datos de entrada mediante el uso de preguntas previamente especificadas y, por tanto, solicita los resultados adecuados. El algoritmo selecciona las preguntas en función de la relevancia de los resultados. No importa el origen de los datos. Los datos pueden estar disponibles en línea o fuera de línea. Además, los datos se pueden utilizar varias veces para el proceso de aprendizaje.

El aprendizaje reforzado basado en el principio de recompensas y castigos. Las reacciones negativas y positivas le dicen al algoritmo cómo reaccionar ante diferentes situaciones.

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En el aprendizaje no supervisado, no se definen valores objetivo ni recompensas antes de que comience el proceso de aprendizaje. A menudo, la atención se centra en aprender a agruparse. Básicamente, el algoritmo intenta diferenciar y estructurar los datos disponibles de acuerdo con características identificadas de forma independiente. En consecuencia, una máquina puede clasificar objetos individuales según su color.

El contraste directo con esto es el aprendizaje monitoreado, porque aquí los modelos de ejemplo se definen de antemano. Para una asignación adicional de la información, se especifican a continuación los modelos básicos. Eso significa: el sistema aprende sobre la base de los pares de entrada y salida. En el transcurso de la fase de aprendizaje, el programador proporciona los valores apropiados para las entradas individuales y, por lo tanto, contribuye al proceso de aprendizaje. Al final, el sistema tiene la oportunidad de identificar relaciones en los datos.

El aprendizaje parcialmente supervisado se basa en enfoques individuales de aprendizaje supervisado y no supervisado, lo que lo convierte en una mezcla de los dos métodos.

¿Cuáles son las ventajas de utilizar la tecnología?

Se supone que el aprendizaje automático ayuda a las personas a trabajar de manera más eficiente y les da más espacio para ser creativos. Por ejemplo, la tecnología apoya la organización y gestión de grandes cantidades de datos o asume tareas estúpidas y repetitivas. El aprendizaje automático también puede ayudar a las personas en la preparación de datos al ayudar a preparar, guardar y archivar documentos en papel.

Las máquinas de autoaprendizaje tienen el potencial de asumir tareas particularmente complejas. Esto incluye, por ejemplo, la identificación de errores o el pronóstico de daños futuros. Especialmente en medicina, este enfoque abre posibilidades de aplicación inimaginables y contribuye a la mejora de los métodos de tratamiento. El enfoque real del aprendizaje automático es la evaluación y el procesamiento de grandes cantidades de datos.

¿Cuáles son las áreas de aplicación del aprendizaje automático?

La gama de aplicaciones para el aprendizaje automático es casi ilimitada. Incluso hoy en día, la gente no es consciente de que esta tecnología funciona en el fondo de una aplicación. El aprendizaje automático actúa como una especie de vínculo entre el producto y el usuario final. Los proveedores de transmisión Netflix y Amazon, en particular, utilizan el aprendizaje automático para optimizar su propia gama de productos. La red social Facebook utiliza el aprendizaje automático para etiquetar a las personas en las imágenes cargadas. Facebook ahora se considera la base de datos más grande de datos faciales. Los datos existentes se utilizan generalmente para una mayor optimización del reconocimiento visual.

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En Internet, el aprendizaje automático permite la identificación de correos electrónicos no deseados y el desarrollo de filtros de correo no deseado adecuados. El aprendizaje automático puede determinar la relevancia de las páginas web para ciertos términos de búsqueda. El aprendizaje automático también puede diferenciar entre personas físicas y bots en las actividades de Internet. 

Para evitar la interacción de bots, la tecnología puede identificar bots en función de sus patrones y evitar una mayor interacción. En última instancia, los asistentes de idiomas digitales también utilizan el aprendizaje automático para el reconocimiento de voz y texto. En el sector financiero en particular, la tecnología se puede utilizar para prevenir actividades fraudulentas.

Conclusión y perspectiva

El aprendizaje automático es una megatendencia y actualmente disfruta del interés del mundo digital. En particular, la creciente relevancia de los macrodatos ha dado un impulso poderoso al aprendizaje automático. Porque el aprendizaje automático consiste en que las computadoras obtengan grandes cantidades de datos y busquen resultados. No importa si los datos están estructurados o no.  Los datos disponibles se pueden analizar rápidamente y con un gasto de hardware relativamente pequeño e introducirse en los algoritmos de aprendizaje. En última instancia, el aprendizaje automático es la única forma de hacer que grandes cantidades de datos sean categorizables, evaluables y, según el contexto, clasificables mediante la identificación rápida de patrones.

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