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¿Qué es y cómo funcionan las aplicaciones de Machine Learning?

Algunos sectores como el informático, salud, finanzas e incluso el de transporte, en los últimos años han encontrado la solución a muchas de sus tareas. Esto se debe gracias al trabajo de predicción ejecutado por una de las disciplinas de la inteligencia artificial, la cual está catalogada como Machine Learning. La misma promete ser de gran utilidad para convertirse en un pilar fundamental en el trato de datos a gran escala.

¿Qué es el Machine Learning?

En la actualidad se le denomina aprendizaje automático o Machine Learning según su traducción en internet, a una de las ramas de la inteligencia artificial. Esta se destaca por permitir que las máquinas adquieran ciertos conocimientos o datos sin necesidad de estar destinada para eso. Lo que quiere decir, que la misma desarrolla una especie de habilidad capaz de descifrar ciertas acciones.

Cabe destacar que esta acción es posible gracias a la clasificación e identificación de patrones que se obtienen de las big datas. Donde se utilizan estos datos procesados para desarrollar predicciones. De acuerdo a esto, en la actualidad se puede ver reflejado en las recomendaciones que nos otorgan las aplicaciones que usamos como Spotify. Incluso se puede observar en las respuestas inteligentes de los asistentes virtuales.

¿Cómo funcionan las aplicaciones de Machine Learning?

Como ya sabemos el Machine Learning es un sistema experto en el reconocimiento de patrones, el cual en su desarrollo tiene la complejidad como característica. Es por ello, que cada día se suman más personas a estudiar máster en Inteligencia Artificial, con el objetivo de aprender todo sobre la tecnología del futuro. De acuerdo a eso, podemos decir que las aplicaciones con este sistema funcionan mediante ciertos algoritmos que son divididos en tres categorías:

1. Aprendizaje supervisado

Este algoritmo es uno de los más comunes usados, ya que cuenta con un aprendizaje previo basado principalmente en un sistema de etiquetas, las cuales están asociadas a ciertos datos. Siendo a través de estos que se les asocia y de esta forma es como se le permite tomar decisiones o hacer las respectivas predicciones.

2. Aprendizaje no supervisado

Por otra parte, se tienen este tipo de algoritmos que no necesariamente tienen un conocimiento previo. Es decir, que este debe enfrentarse a un conjunto de datos masivos, del cual debe encontrar los patrones que le aportaran en la organización de la respectiva información. Cabe destacar que en este caso no se selecciona por categoría sino por similitud.

3. Aprendizaje por refuerzo

En este caso los algoritmos aprenden a través del típico ensayo y error, es decir, que como las personas, este aprenderá de su propia experiencia en la clasificación de datos. Al ejecutarse de esta forma, se recompensará cuando las decisiones sean correctas, siendo algo así como el reconocimiento facial, el cual únicamente ejecuta una acción si está posicionada la persona correcta. Es importante manifestar, que se conoce su posible implementación en aquellos lugares donde se deban ejecutar diagnósticos médicos.

Autor entrada: admin

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