Lo que necesita saber sobre el machine learning en 2023

El machine learning es el proceso de permitir que las computadoras aborden diferentes tipos de tareas que han sido realizadas por personas hasta ahora. Los algoritmos de aprendizaje automático están construidos de tal manera que ayudan a automatizar los autos sin conductor, traducir el habla y ejecutar muchas otras tareas. La tecnología del machine learning está impulsando una explosión en el campo de la inteligencia artificial. Veamos qué es exactamente el aprendizaje automático.

El machine learning es un tipo de inteligencia artificial que permite que las aplicaciones de software sean precisas en la predicción de resultados sin ser programadas explícitamente. En términos simples, es el proceso de enseñar a los sistemas informáticos a alimentar datos mientras hacen predicciones precisas. Los algoritmos de aprendizaje automático utilizan datos de entrada e históricos como entrada para predecir nuevos valores de salida.

¿Cuáles son los diferentes tipos de machine learning?

Existen cuatro enfoques básicos para el machine learning, incluido el machine learning supervisado, el machine learning no supervisado, el machine learning de refuerzo y el machine learning semisupervisado.

Machine learning supervisado:

En este tipo de machine learning, los científicos de datos proporcionan datos de entrenamiento etiquetados a los algoritmos y especifican entre qué variables quieren que el algoritmo busque correlaciones. Se especifican tanto la entrada como la salida del algoritmo.

Machine learning no supervisado:

En este tipo de machine learning se utilizan algoritmos que se entrenan con datos no etiquetados. El algoritmo escanea conjuntos de datos en busca de conexiones significativas. Los datos utilizados para entrenar algoritmos, así como las predicciones o recomendaciones que producen, están predeterminados.

Machine learning semi supervisado:

Este enfoque de machine learning combina los dos tipos anteriores. Aunque los científicos de datos pueden proporcionar en su mayoría datos de entrenamiento etiquetados a un algoritmo, el modelo es libre de explorar los datos por sí mismo y desarrollar su comprensión del conjunto de datos.

Machine learning de refuerzo:

Los científicos de datos suelen utilizar el aprendizaje por refuerzo para enseñar a una máquina a completar un proceso de varios pasos con reglas claramente definidas. Los científicos de datos programan un algoritmo para completar una tarea y le brindan señales positivas o negativas a medida que determina cómo completar la tarea. Sin embargo, en su mayor parte, el algoritmo decide qué pasos tomar en el camino.

¿Quién emplea el machine learning y con qué fines?

El machine learning ahora se usa en una amplia variedad de aplicaciones. El motor de recomendaciones que impulsa la fuente de noticias de Facebook es quizás uno de los ejemplos más conocidos de aprendizaje automático en acción.

Facebook utiliza el machine learning para personalizar cómo se entrega el feed de cada miembro. Si un miembro se detiene con frecuencia para leer las publicaciones de un grupo específico, el motor de recomendaciones comenzará a mostrar más de la actividad de ese grupo antes en el feed.

El motor está trabajando entre bastidores para reforzar los patrones conocidos en el comportamiento en línea del miembro. Si los hábitos de lectura del miembro cambian y él o ella no puede leer las publicaciones de ese grupo en las próximas semanas, la fuente de noticias se ajustará en consecuencia.