5.1 Aprendizaje de la Inteligencia Artificial

 Aprendizaje Automático

¿Qués es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático (ML) es una subcategoría de inteligencia artificial que se refiere al proceso por el cual los PC desarrollan el reconocimiento de patrones o la capacidad de aprender continuamente y realizar predicciones basadas en datos, tras lo cual realizan ajustes sin haber sido programados específicamente para ello. 

¿Cómo funciona el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es increíblemente complejo y el modo de funcionar varía según la tarea y el algoritmo utilizado para lograrla. Sin embargo, un modelo de aprendizaje automático es un PC que analiza datos e identifica patrones, y luego usa esos conocimientos para completar mejor la tarea asignada. Cualquier tarea que se base en un grupo de puntos de datos o normas puede automatizarse con el uso del aprendizaje automático, incluso las tareas más complejas como responder llamadas del servicio de atención al cliente y revisar currículums.

¿Cuáles son los tipos de modelos de aprendizaje automático?

Los cuatro modelos principales de aprendizaje automático son el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado, el aprendizaje semisupervisado y el aprendizaje de refuerzo.

Con el aprendizaje supervisado, el PC tiene un grupo etiquetado de datos que le permiten aprender a hacer una tarea humana. Este es el modelo menos complejo, ya que intenta replicar el aprendizaje humano.

Con el aprendizaje no supervisado, el PC tiene datos sin etiquetar y extrae de ellos información o patrones previamente desconocidos.

Con el aprendizaje semisupervisado, el PC tiene una serie de datos parcialmente etiquetados y realiza su tarea usando los datos etiquetados para entender los parámetros e interpretar los datos no etiquetados.

Con el aprendizaje de refuerzo, el PC observa su entorno y usa esos datos para identificar la conducta ideal que minimizará el riesgo o maximizará la recompensa. Esto es un enfoque iterativo que requiere un tipo de señal de refuerzo para ayudar al PC a identificar mejor la acción adecuada.