ML - Aprendizaje automático
¿Qué es el aprendizaje automático? El aprendizaje automático es una aplicación de inteligencia artificial (IA) que proporciona a los sistemas la capacidad de aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia sin ser programados explícitamente. El aprendizaje automático se centra en el desarrollo de programas informáticos que pueden acceder a los datos y utilizarlos para aprender por sí mismos. El proceso de aprendizaje comienza con observaciones o datos, como ejemplos, experiencia directa o instrucción, con el fin de buscar patrones en los datos y tomar mejores decisiones en el futuro con base en los ejemplos que proporcionamos. El objetivo principal es permitir que las computadoras aprendan automáticamente sin intervención o asistencia humana y ajustar las acciones en consecuencia. Pero, utilizando los algoritmos clásicos del aprendizaje automático, el texto se considera una secuencia de palabras clave; en cambio, un enfoque basado en el análisis semántico imita la capacidad humana para comprender el significado de un texto. Algunos métodos de aprendizaje automático Los algoritmos de aprendizaje automático a menudo se clasifican como supervisados o no supervisados. Los algoritmos de aprendizaje automático supervisados pueden aplicar lo aprendido en el pasado a nuevos datos utilizando ejemplos etiquetados para predecir eventos futuros. A partir del análisis de un conjunto de datos de entrenamiento conocido, el algoritmo de aprendizaje produce una función inferida para hacer predicciones sobre los valores de salida. El sistema puede proporcionar objetivos para cualquier entrada nueva después de una capacitación suficiente. El algoritmo de aprendizaje también puede comparar su salida con la salida prevista correcta y encontrar errores para modificar el modelo en consecuencia. Por el contrario, los algoritmos de aprendizaje automático no supervisados se utilizan cuando la información utilizada para entrenar no está clasificada ni etiquetada. El aprendizaje no supervisado estudia cómo los sistemas pueden inferir una función para describir una estructura oculta a partir de datos no etiquetados. El sistema no encuentra el resultado correcto, pero explora los datos y puede extraer inferencias de conjuntos de datos para describir estructuras ocultas a partir de datos sin etiquetar. Los algoritmos de aprendizaje automático semisupervisados se encuentran en algún lugar entre el aprendizaje supervisado y no supervisado, ya que utilizan datos etiquetados y no etiquetados para el entrenamiento, generalmente una pequeña cantidad de datos etiquetados y una gran cantidad de datos no etiquetados. Los sistemas que utilizan este método pueden mejorar considerablemente la precisión del aprendizaje. Por lo general, el aprendizaje semi-supervisado se elige cuando los datos etiquetados adquiridos requieren recursos calificados y relevantes para capacitarlos / aprender de ellos. De lo contrario, la adquisición de datos sin etiquetar generalmente no requiere recursos adicionales. Los algoritmos de aprendizaje automático de refuerzo son un método de aprendizaje que interactúa con su entorno produciendo acciones y descubre errores o recompensas. La búsqueda de prueba y error y la recompensa retrasada son las características más relevantes del aprendizaje por refuerzo. Este método permite que las máquinas y los agentes de software determinen automáticamente el comportamiento ideal dentro de un contexto específico para maximizar su rendimiento. Se requiere retroalimentación de recompensa simple para que el agente sepa qué acción es mejor; esto se conoce como señal de refuerzo. El aprendizaje automático permite el análisis de cantidades masivas de datos. Si bien generalmente ofrece resultados más rápidos y precisos para identificar oportunidades rentables o riesgos peligrosos, también puede requerir tiempo y recursos adicionales para capacitarlo adecuadamente. La combinación del aprendizaje automático con la inteligencia artificial y las tecnologías cognitivas puede hacer que sea aún más eficaz en el procesamiento de grandes volúmenes de información.