Algoritmos de aprendizaje automático 2023

¿Qué es Algoritmos de aprendizaje automático?

La expresión “aprendizaje automático” fue acuñada en 1959 por el científico Arthur Samuel, que lo definió como la capacidad de un ordenador para aprender sin una programación explícita y continua por parte de los programadores. Otros autores también lo han definido como una aplicación de la inteligencia artificial (IA) que confiere a los sistemas la capacidad de aprender de la experiencia y mejorar sin ser programados explícitamente. El objetivo principal es crear aplicaciones informáticas que puedan acceder a los datos y utilizarlos de forma independiente.

Los procesos que utilizan se basan en:

• Aprendizaje: adquirir información y utilizarla de acuerdo con reglas.
• Utilizar las reglas para llegar a conclusiones aproximadas o definitivas.
• Autocorrección: Mejorar las reglas utilizadas para su uso en función de la nueva información.

La expresión “algoritmos de inteligencia artificial”, que se utiliza con frecuencia, transmite una idea muy general de IA, pero es más exacto hablar de algoritmos de aprendizaje automático o machine learning. Lo que convierte al aprendizaje automático en un subconjunto de la inteligencia artificial.

Aprendizaje por refuerzo

Los robots pueden beneficiarse del aprendizaje por refuerzo, por ejemplo en brazos mecánicos en los que, en lugar de dar instrucciones paso a paso sobre su funcionamiento, podemos dejar que el robot haga sus propios intentos y recompensarlo cuando lo consiga.

También puede utilizarse en entornos que interactúan con el mundo real, como la maquinaria industrial y el mantenimiento predictivo, así como en el entorno financiero, por ejemplo para determinar cómo construir una cartera de inversión sin intervención humana.

En el aprendizaje por refuerzo, también conocido como Reinforcement Learning, no existe una “etiqueta de partida”, por lo que no es supervisado. Aunque estos algoritmos son de autoaprendizaje, tampoco son no supervisados, e intentan clasificar grupos teniendo en cuenta cualquier distancia entre demostraciones.

Aprendizaje supervisado (Supervised machine learning)

El aprendizaje supervisado se basa en modelos predictivos que utilizan datos de entrenamiento. Dado un conjunto conocido de datos, se espera que el sistema sea capaz de alcanzar una determinada salida, lo que permite ajustar el modelo (entrenarlo) para obtener los resultados deseados.

La idea es que los ordenadores aprendan a partir de una serie de ejemplos y luego sean capaces de realizar los cálculos restantes para que no tengamos que introducir más datos.

Aprendizaje no supervisado (Unsupervised machine learning)

El algoritmo no proporciona ninguna indicación previa en esta categoría. Por el contrario, se proporciona una gran cantidad de información con las características únicas de un objeto (por ejemplo, las piezas o componentes que componen un avión o un coche) para poder determinar de qué se trata a partir de los datos recopilados.
Algunos ejemplos son la identificación de la morfología en las oraciones, la categorización de la información, etc.
Los principales algoritmos de aprendizaje no supervisado son los algoritmos de agrupamiento, el análisis de componentes principales (ACP), la descomposición de valores singulares (SVD) y el análisis de componentes independientes (ACI).

En entradas posteriores desarrollaremos las nociones de razonamiento y autocorrelación en inteligencia artificial.

El área de la informática conocida como “aprendizaje automático” confiere a la inteligencia artificial (IA) la capacidad de aprender tareas mediante algoritmos de aprendizaje automático.

Los algoritmos de aprendizaje profundo aprenden gradualmente más sobre la imagen a medida que pasa por cada capa de la red neuronal. Las primeras capas aprenden a reconocer características de bajo nivel como los bordes, mientras que las capas posteriores combinan las características de las capas anteriores en una representación holística.

Conclusión

En conclusión, es sencillo comprender los enormes efectos que esto puede tener tanto en la economía como en la vida cotidiana de las personas. La automatización en el lugar de trabajo está provocando cambios que parecen no tener fin a la vista.

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