¿Qué es Machine Learning?

¿Qué es Machine Learning?

Machine Learning es una tecnología del ámbito de la Inteligencia Artificial que sirve para crear sistemas que puedan aprender por sí mismos.

Es decir, una máquina no aprende sola, sino que nosotros creamos algoritmos para que revisen los datos y sean capaces de predecir comportamientos futuros. Por eso se dice que el aprendizaje es automático, sin la ayuda del ser humano.

¿Cómo funciona el Machine Learning?

Machine Learning funciona a partir  que las máquinas se programan por sí mismas, a través de algoritmos, como bien hemos explicado anteriormente. Todo datos se convierte en algoritmos. Es por eso que a mayor algoritmo, los cálculos y las automatizaciones serán más complejas y efectivas.

El sistema de Machine Learning necesita un mínimo de 6 entradas para dar solución a una respuesta. Pero cuanto mayor sea el volumen de datos más acertada y válida será la respuesta.

Tipos de machine learning

Existen tres tipos de Machine Learning:

1. Aprendizaje supervisado:

El aprendizaje supervisado es uno de los tipos de machine learning, donde enseñamos a los algoritmos previamente a partir de unas imágenes y etiquetas. Cuanto más información le proporcionemos, más fácil podrá identificar la imagen o objeto sin necesitar ayuda humana.

Por ejemplo, proporcionando a la computadora fotos de bicicletas y motos con etiquetas que los definen como tales. Y a la larga la máquina sola al ver una fotografía la etiquetará sin ayuda humana.

Es un tipo de Machine Learning muy utilizado en herramientas con las que trabajamos diariamente como detectores de correo spam, detectores de imágenes en captchas y otro tipo de aplicaciones.

2. Aprendizaje no supervisado:

El aprendizaje no supervisado es uno de los tipos de machine learning, donde en este caso no necesitan conocimiento previo, sino que intentan encontrar patrones a la información de forma directa.

Este método es el más parecido al que utilizamos los humanos para procesar información. También conocido como clustering.

Por ejemplo, en el marketing lo utilizamos para extraer patrones de datos masivos que vienen de las redes sociales y así poder crear campañas de publicidad bien segmentadas.

3. Aprendizaje por refuerzo:

El aprendizaje por refuerzo es uno de loas tipos de machine learning, del cual se  basa en la prueba y error, las máquinas aprenden a partir de la experiencia.

Este aprendizaje  para la Inteligencia artificial, es el mejor sistema, ya que no necesita una gran base de datos. También conocido como aprendizaje profundo o Deep learning.

Por ejemplo, un coche de conducción autónoma donde el vehículo va tomando diferentes decisiones y al tomar decisiones erróneas se autopenaliza. Esto funciona mediante un sistema de premios y castigos.

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