Aprendizaje automatico

Tema: Aprendizaje automático

Introducción

El aprendizaje automático o también conocido en inglés como ‘learning machine’ se refiere al ámbito de la inteligencia artificial que se dedica a la creación de sistemas que aprenden automáticamente, o mejor dicho, creación de algoritmos que revisan miles de datos y aprenden a predecir comportamientos futuros de manera automática. El aprendizaje automático se centra en la cuestión de cómo hacer que una computadora se programe nuevas habilidades a sí misma a partir de una experiencia de la cual se pudo obtener información que examinar, se podría decir que esto es resultado de la combinación de ramas como la informática y la estadística en la búsqueda de una mejor comprensión de los datos para la toma de decisiones de un sistema.

Objetivos del aprendizaje automático

Actualmente, la investigación del aprendizaje automático gira sobre tres ejes:

• Estudios orientados a tareas

• Se estudian los sistemas de aprendizaje aplicados para mejorar el desarrollo de una tarea.

• Simulación cognoscitiva

• Investigación y simulación informática

• Análisis teórico

• Exploración de los posibles nuevos métodos de aprendizaje y algoritmos.

Instruir a un sistema informático requiere primeramente de definir un algoritmo para después programarlo de manera detallada. Estos algoritmos pueden dar hallazgos o conclusiones de un conjunto de datos con el fin de que el humano no tenga que escribir instrucciones nuevas para estos cambios.

El principal objetivo del aprendizaje automático es tomar un problema y tratar de resolverlo de manera práctica, haciendo que las maquinas sean capaces de aprender como un ser humano resolvería tal problema.

Éxitos de la aplicación del aprendizaje automático

• Reconocimiento de voz: Los sistemas actualmente disponibles para el reconocimiento de voz utilizan aprendizaje automático para entrenar al sistema y poder reconocer al que habla.
• Visión por computador: desde sistemas de reconocimiento facial hasta aquellos que clasifican las imágenes, se han desarrollado basándose del aprendizaje automático.
• Bio-vigilancia: Esfuerzos de científicos y del gobierno para detectar y rastrear brotes de enfermedades.
• Control del robot
• Aceleración de ciencias

Tipos de aprendizaje automático

• Supervised learning:

• Depende de los datos previamente etiquetados, problemas que ya se han resuelto pero seguirán en el futuro.

• Unsupervised learning:

• El algoritmo se despoja de alguna etiqueta y se le provee de una gran cantidad de datos con las características de un objeto para que pueda determinar que es.

• Reinforcement learning

• Se refiere a la capacidad de un sistema para aprender a base de pruebas y errores.

Conclusión

El aprendizaje automático es un facilitador de muchas tareas cotidianas del ser humano, muchas compañías han optado por añadir a sus sistemas alguna tecnología que incluye el aprendizaje automático. El proceso con el que se rige el aprendizaje automatico es parecido al de la minería de datos, sin embargo al contrario de la minería, no se extraen los datos para la comprensión humana, se extraen para la detección de patrones en ellos y ajustar las acciones que realiza un sistema basándose en estos resultados.

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