El Machine Learning o Aprendizaje Automático es una disciplina del campo de la inteligencia artificial (IA) que brinda la capacidad de aprender y mejorarse automáticamente a partir de la práctica sin ser programado abiertamente. El aprendizaje automático se centra en la amplificación de programas que pueden acceder a los datos y manejarlos para aprender por sí mismos.
El aprendizaje inicia con las observaciones o datos, a través de la práctica directa o instrucción, para indagar estándares en los datos y tomar decisiones en base en los prototipos encontrados. El propósito es admitir que los ordenadores aprendan automáticamente sin mediación o asistencia humana. No obstante, el proceso se lleva a cabo mediante la utilización de los algoritmos principales.
A continuación, listaremos algunos métodos de aprendizaje automático:
- Aprendizaje automático supervisados: pueden emplear lo aprendido en el pasado a nuevos datos empleando patrones etiquetados para pronosticar acontecimientos en el futuro. A partir de la observación, el algoritmo obtiene una función derivada para pronosticar los valores de salida.
- Aprendizaje automático no supervisados: se utilizan cuando la información no está clasificada ni etiquetada. Lo cual, puede argumentar una función para representar un arreglo oculto a partir de datos no etiquetados. El sistema no establece el resultado correcto. No obstante, indaga los datos y extrae las derivaciones de los conjuntos de datos.
- Aprendizaje automático semi-supervisados: los datos son generalmente una pequeña cantidad de datos etiquetados y no etiquetados. Los métodos que manipulan este procedimiento pueden optimizar considerablemente la precisión del aprendizaje.
- Aprendizaje automático de refuerzo: son una técnica que interactúa con su entorno originando operaciones para revelar errores o distinciones. Este método admite que las máquinas y los softwares comprueban automáticamente el arquetipo dentro de un ambiente específico para extender su productividad.
En síntesis, el aprendizaje automático admite la observación de conjuntos de datos masivos. Si bien generalmente ofrece soluciones más vertiginosas y estables para identificar oportunidades eficaces, asimismo puede demandar tiempo y recursos adicionales para educarlo correctamente. La conexión del aprendizaje automático con la IA y las tecnologías cognitivas pueden hacer más efectiva el proceso de volúmenes de información.
