El machine learning y tres de sus algoritmos de aprendizaje automático

Este es uno de los mejores momentos para la inteligencia artificial, y por ende, para el aprendizaje automático. Casi todas las nuevas tecnologías se basan en módulos capaces de permitir una interacción independiente y cada vez con más características humanas.

El Machine Learning quizá sea una de las áreas más apasionantes que afectan a esta disciplina. La razón está en que sus algoritmos intentan que las máquinas aprendan a decidir sin ser programadas.

Existen ejemplos prácticamente habituales: chatbots de atención al cliente, vehículos sin conductor o asistentes de recomendación como Netflix.

Para ver casos de éxito: www.cio.com

3 algoritmos de aprendizaje automático

Saber cómo se clasifican los algoritmos del Machine Learning es de vital importancia. Según la problemática a la que se enfrentarán, el ambiente que les rodeará y qué factores influyen en la toma de decisiones, se podrán evaluar distintos algoritmos de aprendizaje: bajo supervisión, sin supervisión y por refuerzo.

Ha llegado la hora de centrarse en los factores que inciden en el aprendizaje automático:

  • Aprendizaje bajo supervisión. Cuando se manejan algoritmos bajo supervisión, se crea un prototipo capaz de predecir con base en los datos que entran y salen, y que han sido etiquetados y clasificados. Con ello se crea una muestra que se aplica a ciertas categorías de datos. Estos grupos son denominados datos de entrenamiento y con ellos se hacen las adaptaciones al modelo original. Esta es la manera en que el algoritmo va aprendiendo. Es un proceso de clasificación de muestras de datos entrantes y comparativas. A partir de ahí se va modificando el origen en función de los errores en la estimación de los resultados. Este modelo de aprendizaje se emplea, por ejemplo, en los vehículos autónomos.

 

  • Aprendizaje sin supervisión. La diferencia con el modelo anterior está en que este patrón considera los datos de entrada. El más utilizado es el que usa los clusters. Se particionan los datos y se agrupan por asimilación. Resulta básico para la comprensión de imágenes.

 

  • Aprendizaje por refuerzo. Se basan en modelos y funcionalidades focalizadas en sacar el mayor partido a una medida de recompensas. Para ello debe basarse en acciones y tener en cuenta cuál es el tipo de ambiente en el que el robot se va a desenvolver. Este es el algoritmo que más se aproxima a la conducta de los humanos, puesto que su modelo se basa en acción-recompensa. Con él se intenta que el algoritmo se ciña a la recompensa que da el ambiente y que las acciones que vaya a emprender estén supeditadas a esas recompensas. Está claro que es el más idóneo para el aprendizaje de los robots.

Es importante destacar que ninguno de estos sistemas es más importante que los otros. Su cualificación se mide en función de lo que se pretenda lograr. Solo en ese caso se elegirá el algoritmo adecuado.

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