¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que involucra una computadora y sus cálculos. En el aprendizaje automático, el sistema informático recibe datos sin procesar y la computadora realiza cálculos basados en ellos. La diferencia entre los sistemas tradicionales de computadoras y el aprendizaje automático es que con los sistemas tradicionales, un desarrollador no ha incorporado códigos de alto nivel que harían distinciones entre las cosas. Por lo tanto, no puede hacer cálculos perfectos o refinados. Pero en un modelo de aprendizaje automático, es un sistema altamente refinado que incorpora datos de alto nivel para hacer cálculos extremos al nivel que coincide con la inteligencia humana, por lo que es capaz de hacer predicciones extraordinarias. Se puede dividir ampliamente en dos categorías específicas: supervisado y no supervisado. También existe otra categoría de inteligencia artificial denominada semisupervisada.
LA supervisado
Con este tipo, a una computadora se le enseña qué hacer y cómo hacerlo con la ayuda de ejemplos. Aquí, una computadora recibe una gran cantidad de datos etiquetados y estructurados. Un inconveniente de este sistema es que una computadora requiere una gran cantidad de datos para convertirse en un experto en una tarea en particular. Los datos que sirven como entrada ingresan al sistema a través de varios algoritmos. Una vez que se completa el procedimiento de exponer los sistemas informáticos a estos datos y dominar una tarea en particular, puede proporcionar nuevos datos para una respuesta nueva y refinada. Los diferentes tipos de algoritmos utilizados en este tipo de aprendizaje automático incluyen regresión logística, K-vecinos más cercanos, regresión polinomial, naive bayes, random forest, etc.
Aprendizaje automático no supervisado
Con este tipo, los datos utilizados como entrada no están etiquetados ni estructurados. Esto significa que nadie ha mirado los datos antes. Esto también significa que la entrada nunca se puede guiar al algoritmo. Los datos solo se alimentan al sistema de aprendizaje automático y se usan para entrenar el modelo. Intenta encontrar un patrón particular y dar la respuesta que se desea. La única diferencia es que el trabajo lo realiza una máquina y no un ser humano. Algunos de los algoritmos utilizados en este aprendizaje automático no supervisado son la descomposición de valores singulares, la agrupación jerárquica, los mínimos cuadrados parciales, el análisis de componentes principales, las medias difusas, etc.
Aprendizaje reforzado
Reinforcement ML es muy similar a los sistemas tradicionales. Aquí, la máquina usa el algoritmo para encontrar datos a través de un método llamado prueba y error. Después de eso, el propio sistema decide qué método será más efectivo con los resultados más eficientes. Hay principalmente tres componentes incluidos en el aprendizaje automático: el agente, el entorno y las acciones. El agente es el que aprende o toma decisiones. El entorno es la atmósfera con la que interactúa el agente, y las acciones se consideran el trabajo que realiza un agente. Esto ocurre cuando el agente elige el método más efectivo y procede en base a eso.
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