Significado del aprendizaje automático

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El aprendizaje automático es un área de la informática que significa ¨aprendizado de máquina¨.

Es parte del concepto de inteligencia artificial, que estudia las formas en que las máquinas pueden hacer tareas que serían realizadas por personas.

Se trata de una programación utilizada en las computadoras, formada por reglas previamente definidas que permiten a las computadoras tomar decisiones basadas en datos anteriores y en datos utilizados por el usuario.

Según las planificaciones realizadas, la computadora tiene la capacidad de tomar decisiones que pueden resolver problemas o impulsar las publicaciones en Internet, por ejemplo.

¿Cómo funciona el aprendizaje de la máquina?

La base de funcionamiento son los algoritmos, que son secuencias definidas compuestas de información e instrucciones que serán seguidas por la computadora.

Estas secuencias permiten a las computadoras tomar una decisión de acuerdo con la situación y la información que se ha introducido en ella.

Es el algoritmo que carga la información sobre cómo se deben realizar ciertos procedimientos y operaciones o cómo se debe realizar una acción.

Hay varios tipos de aplicaciones y lenguajes de programación para el uso de los algoritmos. Varían según la necesidad que se satisfaga o el propósito del algoritmo creado.

Tipos de aprendizaje de la máquina

Hay dos tipos principales de aprendizaje de la máquina: aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado.

Aprendizaje supervisado

En el aprendizaje supervisado hay un conjunto previo de datos introducidos en la máquina y las sugerencias que se darán al usuario deben ser similares a los datos registrados.

Básicamente la información se utiliza para predecir un resultado esperado por el usuario o para clasificar los elementos utilizados.

Ejemplo: se coloca una fotografía en el navegador de Internet, que realiza una búsqueda para encontrar información sobre el origen de la imagen u otras imágenes similares.

Aprendizaje no supervisado

En el aprendizaje no supervisado no hay ningún resultado específico esperado, es decir, no es posible predecir los resultados del cruce de información.

En este tipo de aprendizaje los datos se agrupan y los resultados cambian según las variables.

Ejemplo: en un buscador de la biblioteca es posible obtener resultados variados. El cambio de los resultados depende del tipo de búsqueda que se haga y de las variables que se utilicen, como el nombre del libro, el nombre del autor o la fecha de publicación.

Ver también el significado de la inteligencia artificial.

¿Para qué sirve el aprendizaje de la máquina?

El aprendizaje de la máquina puede utilizarse para muchas funciones. Uno de los más utilizados hoy en día es en los medios sociales, la investigación en Internet y el marketing digital.

Por ejemplo: los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan para hacer sugerencias a un usuario de Internet. Se utilizan en sitios de comercio electrónico, redes sociales, juegos, plataformas de almacenamiento de vídeo y aplicaciones de reproducción de música.

En este caso el algoritmo utiliza los datos de sus secuencias y los datos del historial de navegación por Internet para hacer nuevas sugerencias al usuario. Las preferencias del usuario durante la navegación y el intercambio de datos se utilizan para hacer sugerencias de programas o servicios que son similares.

Estos son los usos más comunes, pero el conocimiento del aprendizaje de la máquina también puede ser aplicado a muchas otras situaciones, como por ejemplo:

  • encuestas por internet,
  • recopilación y análisis de datos,
  • seguimiento de mensajes de spam,
  • organización y clasificación de la información,
  • búsqueda de fraude en Internet.

Diferencia entre el aprendizaje de la máquina y el aprendizaje profundo

Tanto el aprendizaje de la máquina como el aprendizaje profundo son formas de uso de la inteligencia artificial. Pero hay una diferencia entre ellos porque el aprendizaje profundo (lo que significa aprendizaje profundo) tiene características más similares a la capacidad del ser humano para aprender.

El aprendizaje profundo también utiliza la predicción de resultados a partir de datos ya establecidos. La diferencia es que ocurre con más precisión, más parecido a lo que ocurre en el cerebro de una persona porque la computadora puede adaptar la información con más flexibilidad.

Esto sucede porque en el aprendizaje profundo se crea una red neuronal artificial, que funciona de manera similar a la red neuronal del cerebro humano.

Es esta red la que hace que el funcionamiento de la máquina tenga muchas similitudes con el funcionamiento del cerebro y sea capaz de aprender e interpretar información.

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