El aprendizaje automático es una aplicación de inteligencia artificial (IA) que proporciona a los sistemas la capacidad de aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia sin ser programados explícitamente. El aprendizaje automático se centra en el desarrollo de programas informáticos que pueden acceder a los datos y usarlos para aprender por sí mismos.
El proceso de aprendizaje comienza con observaciones o datos, como ejemplos, experiencia directa o instrucción, para buscar patrones en los datos y tomar mejores decisiones en el futuro basadas en los ejemplos que proporcionamos. El objetivo principal es permitir que las computadoras aprendan automáticamente sin intervención o asistencia humana y ajustar las acciones en consecuencia.
Pero, utilizando los algoritmos clásicos del aprendizaje automático, el texto se considera una secuencia de palabras clave; en cambio, un enfoque basado en el análisis semántico imita la capacidad humana de comprender el significado de un texto.
Algunos métodos de aprendizaje automático
Los algoritmos de aprendizaje automático a menudo se clasifican como supervisados o no supervisados.
- Los algoritmos de aprendizaje automático supervisado pueden aplicar lo aprendido en el pasado a datos nuevos mediante ejemplos etiquetados para predecir eventos futuros. A partir del análisis de un conjunto de datos de entrenamiento conocido, el algoritmo de aprendizaje produce una función inferida para hacer predicciones sobre los valores de salida. El sistema es capaz de proporcionar objetivos para cualquier nueva entrada después de una capacitación suficiente. El algoritmo de aprendizaje también puede comparar su salida con la salida correcta prevista y encontrar errores para modificar el modelo en consecuencia.
- Por el contrario, se utilizan algoritmos de aprendizaje automático no supervisados cuando la información utilizada para entrenar no está clasificada ni etiquetada. El aprendizaje no supervisado estudia cómo los sistemas pueden inferir una función para describir una estructura oculta a partir de datos sin etiquetar. El sistema no determina la salida correcta, pero explora los datos y puede extraer inferencias de conjuntos de datos para describir estructuras ocultas a partir de datos sin etiquetar.
- Los algoritmos de aprendizaje automático semi-supervisado se sitúan en un punto intermedio entre el aprendizaje supervisado y el no supervisado, ya que utilizan datos etiquetados y sin etiquetar para el entrenamiento, por lo general una pequeña cantidad de datos etiquetados y una gran cantidad de datos sin etiquetar. Los sistemas que utilizan este método pueden mejorar considerablemente la precisión del aprendizaje. Por lo general, el aprendizaje semi-supervisado se elige cuando los datos etiquetados adquiridos requieren recursos calificados y relevantes para entrenarlos / aprender de ellos. De lo contrario, la adquisición de datos sin etiquetar generalmente no requiere recursos adicionales.
- Los algoritmos de aprendizaje automático de refuerzo son un método de aprendizaje que interactúa con su entorno al producir acciones y descubrir errores o recompensas. La búsqueda de prueba y error y la recompensa diferida son las características más relevantes del aprendizaje por refuerzo. Este método permite que las máquinas y los agentes de software determinen automáticamente el comportamiento ideal dentro de un contexto específico para maximizar su rendimiento. Se requiere una retroalimentación de recompensa simple para que el agente aprenda qué acción es la mejor; esto se conoce como señal de refuerzo.
El aprendizaje automático permite el análisis de cantidades masivas de datos. Si bien generalmente ofrece resultados más rápidos y precisos para identificar oportunidades rentables o riesgos peligrosos, también puede requerir tiempo y recursos adicionales para capacitarlo adecuadamente. Combinar el aprendizaje automático con la IA y las tecnologías cognitivas puede hacerlo aún más eficaz en el procesamiento de grandes volúmenes de información.
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Publicado originalmente en marzo de 2017, actualizado en mayo de 2020