Aplicación de Machine Learning

Aplicación del Machine Learning o Inteligencia Artificial

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Vehículos que pueden manejarse solos, asistentes que son capaces de traducir de un idioma a otro o sugerencias de compra personalizadas. Tareas complejas que antes se veían como una fantasía, hoy pueden ser posibles debido al 'Machine Learning', una cualidad que permite que ordenadores aprendan por si mismos a realizar funciones sin hacer falta que los programen para ello.

Índice

    ¿Qué es Machine Learning?

    Machine Learning Robot

     

    No es más que una disciplina de la inteligencia artificial que facilita a los ordenadores la capacidad de ver patrones masivos a través de datos y así poder realizar sus predicciones. Esto es lo que les permite a esos ordenadores poder realizar funciones de manera autónoma, es decir, sin ser programados por alguien.

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    A pesar de que se viene escuchando este término desde 1959, no es sino en estos años que ha tomado relevancia debido al constante aumento del poder de la computación y los datos. Las técnicas utilizadas en el aprendizaje automático, son pilar fundamental en el proceso de Big data.

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    3 categorías dividen los algoritmos de Machine Learning, aunque los más comunes son los 2 primeros.

    • Aprendizaje supervisado: este algoritmo tiene el apoyo de un aprendizaje anterior que se fundamenta en etiquetas y datos que le permiten tomar su decisión o hacer alguna predicción.
    • Aprendizaje no supervisado: Este tipo de aprendizaje es totalmente falto de experiencias o conocimientos previos. Este se encargar de darle forma a todo un conjunto de datos y así poder conseguir un patrón para organizar los datos de forma correcta.
    • Aprendizaje mediante el refuerzo: El algoritmo debe aprender y obtener conocimientos a través de sus propias experiencias. Esto implica que debe tomar las decisiones que considere correcta antes distintas situaciones y todo esto se logra a través de un ensayo y error.
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    Aprendizaje automático o autónomo

    Puede producir comportamiento a través de algoritmos, y estos al mismo tiempo son surtidos por una gran cantidad de datos. El algoritmo con todo esto sabrá qué decisión debe tomar. A partir de allí la maquina podrá automatizar las tareas y funciones.

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    En la actualidad las tecnologías son cada día más robóticas. Hace algún tiempo fue lanzada Autonomous Database, esta automatiza los datos mediante algoritmos de machine learning.

    Aprendizaje profundo

    También conocido como Deep Learning, esta intenta captar los conceptos con mayor eficiencia, para lo cual analiza los datos de forma abstracta. Esto lo hace aplicando la compresión de lo no lineal. Trabaja de forma similar al cerebro. En cada neurona se puede acumular capas de datos para así aprender los conceptos.

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    Neuronas Deep Learning

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    Para que tengas una idea sobre el funcionamiento de  DL, supongamos que la red de neuronas quiere reconocer rostros ira formando el rostro a través de capas que irán dando una por una el contorno de la cara hasta poder distinguir caras específicas.

    Algunas aplicaciones de Machine Learning

    Redes sociales: Facebook, Instagram, y Twitter se valen de algoritmos aprendizaje, Twitter para detectar el spam existente y Facebook para detectar noticias falsas o no permitidas en transmisiones y en vivo.

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    ¿Conoces más ejemplos? Cuéntanos en los comentarios

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