Machine Learning

 

Machine learning (Aprendizaje automático)

Una forma sencilla de entender la IA es como una serie de conceptos anidados o derivados que han ido surgiendo

Por debajo de la IA se encuentra el machine learning, que consiste en crear modelos mediante el entrenamiento de un algoritmo para que haga predicciones o tome decisiones basadas en datos. Abarca una amplia gama de técnicas que permiten a los ordenadores aprender de los datos y hacer inferencias basadas en ellos, sin necesidad de estar explícitamente programados para tareas específicas.

Existen muchos tipos de técnicas o algoritmos de machine learning, como regresión lineal, la regresión logística, los árboles de decisión, los bosques aleatorios, las máquinas de vectores de soporte (SVM), los k vecinos más cercanos (KNN), el clustering y otros. Cada uno de estos enfoques es adecuado para distintos tipos de problemas y datos.

Pero uno de los tipos más populares de algoritmo de machine learning se llama redes neuronales (o redes neuronales artificiales). Las redes neuronales se modelan a partir de la estructura y función del cerebro humano. Una red neuronal consta de capas interconectadas de nodos (análogas a las neuronas) que trabajan juntas para procesar y analizar datos complejos. Las redes neuronales son adecuadas para tareas que implican identificar patrones y relaciones complejos en grandes cantidades de datos.

La forma más simple de machine learning es el aprendizaje supervisado, que implica el uso de conjuntos de datos etiquetados para entrenar algoritmos y clasificar datos o predecir resultados con precisión. En el aprendizaje supervisado, los humanos emparejan cada ejemplo de entrenamiento con una etiqueta de output. El objetivo es que el modelo aprenda la asignación entre entradas y outputs en los datos de entrenamiento, de modo que pueda predecir las etiquetas de los datos nuevos e invisibles.