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¿Cómo funciona el aprendizaje automático (Machine Learning)?
Machine Learning
¿El “machine learning” o “aprendizaje automático”?
Los algoritmos de aprendizaje automático se moldean en un conjunto de datos de entrenamiento para crear un modelo. A medida que se introducen nuevos datos de entrada en el algoritmo ML entrenado de Inteligencia Artificial, este utiliza el modelo desarrollado para hacer una predicción.
- Aprendizaje Supervisado:
- Se proporciona al modelo un conjunto de datos etiquetado que contiene ejemplos de entrada y la salida deseada. El modelo aprende a realizar predicciones o clasificaciones basadas en esta información.
- Aprendizaje No Supervisado:
- El modelo se entrena con datos no etiquetados, y su objetivo es encontrar patrones o estructuras en los datos sin conocer la salida deseada. Es útil para la exploración de datos y la identificación de relaciones intrínsecas.
- Aprendizaje por Reforzamiento:
- El modelo interactúa con su entorno y recibe retroalimentación en forma de recompensas o penalizaciones según las acciones que realiza. Aprende a través de la experiencia y la maximización de recompensas a lo largo del tiempo.
¿Qué ofrece y qué depara el futuro?
El estado actual del aprendizaje automático (Machine Learning)
Las tecnologías de aprendizaje automático se han convertido en algunos de los actores más importantes en el mundo de la inteligencia artificial y la informática. Por ejemplo:
- Automatización. Los avances en los modelos y algoritmos de aprendizaje automático han transformado las herramientas y los flujos de trabajo de automatización. Desde procesos de negocios hasta ciencia de datos, el aprendizaje automático facilita que las organizaciones automaticen tareas mundanas y liberen tiempo de las personas para trabajos más complejos.
- Grandes datos. Los algoritmos de aprendizaje automático son una herramienta poderosa para los científicos de datos que necesitan analizar grandes conjuntos de datos para encontrar nuevos patrones, tendencias, segmentaciones, métricas, puntos de referencia y conocimientos.
- Redes neuronales. Las redes neuronales artificiales son otro recurso formidable para procesar y analizar grandes cantidades de datos. Mientras tanto, el aprendizaje profundo (que se compone de múltiples capas de redes neuronales) ha permitido avances sin precedentes en áreas como el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora.
- Robótica. La robótica es una herramienta popular en la fabricación y tiene una presencia cada vez mayor en la atención sanitaria. Mientras tanto, el aprendizaje automático respalda los sistemas robóticos haciéndolos más precisos, eficientes y productivos.
