Machine learning que es

Aprendizaje automático e inteligencia artificial

El aprendizaje automático es un método de análisis de datos que automatiza la construcción de modelos analíticos. Es una rama de la inteligencia artificial basada en la idea de que los sistemas pueden aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones con una mínima intervención humana.

Debido a las nuevas tecnologías informáticas, el aprendizaje automático actual no es como el del pasado. Nació del reconocimiento de patrones y de la teoría de que los ordenadores pueden aprender sin estar programados para realizar tareas específicas; los investigadores interesados en la inteligencia artificial querían ver si los ordenadores podían aprender de los datos.  El aspecto iterativo del aprendizaje automático es importante porque, a medida que los modelos se exponen a nuevos datos, son capaces de adaptarse de forma independiente. Aprenden de los cálculos anteriores para producir decisiones y resultados fiables y repetibles. Es una ciencia que no es nueva, pero que ha cobrado un nuevo impulso.

Aunque muchos algoritmos de aprendizaje automático existen desde hace mucho tiempo, la capacidad de aplicar automáticamente complejos cálculos matemáticos a grandes datos -una y otra vez, cada vez más rápido- es un desarrollo reciente. He aquí algunos ejemplos ampliamente difundidos de aplicaciones de aprendizaje automático que quizá conozcas:

Aprendizaje automático pdf

El aprendizaje automático se utiliza en los motores de búsqueda de Internet, en los filtros de correo electrónico para eliminar el spam, en los sitios web para hacer recomendaciones personalizadas, en el software bancario para detectar transacciones inusuales y en muchas aplicaciones de nuestros teléfonos, como el reconocimiento de voz.

La tecnología tiene muchas más aplicaciones potenciales, algunas con mayor interés que otras. Los desarrollos futuros podrían favorecer la economía del Reino Unido y tendrán un impacto significativo en la sociedad. Por ejemplo, el aprendizaje automático podría proporcionarnos “asistentes personales” fácilmente disponibles para ayudarnos a gestionar nuestras vidas, podría mejorar drásticamente el sistema de transporte mediante el uso de vehículos autónomos, y el sistema sanitario, mejorando el diagnóstico de enfermedades o personalizando el tratamiento. El aprendizaje automático también podría utilizarse para aplicaciones de seguridad, como el análisis de las comunicaciones por correo electrónico o el uso de Internet. Las implicaciones de estas y otras aplicaciones de la tecnología deben considerarse ahora y tomar medidas para garantizar que los usos sean beneficiosos para

Introducción al aprendizaje automático

El aprendizaje automático permite a los ordenadores realizar tareas que hasta ahora sólo podían ser llevadas a cabo por personas. Desde la conducción de automóviles hasta la traducción del habla, el aprendizaje automático está impulsando una explosión de las capacidades de la inteligencia artificial, ayudando a los programas informáticos a dar sentido al desordenado e imprevisible mundo real. Pero, ¿qué es exactamente el aprendizaje automático y qué está haciendo posible el actual auge del aprendizaje automático? Estas predicciones pueden consistir en responder si una pieza de fruta en una foto es un plátano o una manzana, en detectar a las personas que cruzan la carretera delante de un coche autoconducido, en saber si el uso de la palabra libro en una frase se refiere a un libro de bolsillo o a una reserva de hotel, en saber si un correo electrónico es spam o en reconocer el habla con la suficiente precisión como para generar subtítulos para un vídeo de YouTube. La diferencia fundamental con el software informático tradicional es que un desarrollador humano no ha escrito un código que indique al sistema cómo distinguir entre el plátano y la manzana, sino que se ha enseñado a un modelo de aprendizaje automático a discriminar de forma fiable entre las frutas mediante el entrenamiento con una gran cantidad de datos, en este caso probablemente un gran número de imágenes etiquetadas como de plátano o de manzana.

Aprendizaje automático vs. aprendizaje profundo

El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial (IA) y de las ciencias de la computación que se centra en el uso de datos y algoritmos para imitar la forma en que los humanos aprenden, mejorando gradualmente su precisión.

El aprendizaje automático es un componente importante del creciente campo de la ciencia de los datos. Mediante el uso de métodos estadísticos, los algoritmos se entrenan para hacer clasificaciones o predicciones, descubriendo ideas clave dentro de los proyectos de minería de datos. Estos conocimientos impulsan posteriormente la toma de decisiones dentro de las aplicaciones y las empresas, lo que idealmente repercute en las métricas de crecimiento clave. A medida que el big data siga expandiéndose y creciendo, aumentará la demanda de científicos de datos en el mercado, lo que les exigirá que ayuden a identificar las cuestiones empresariales más relevantes y, posteriormente, los datos para responderlas.

Dado que el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático tienden a utilizarse indistintamente, vale la pena señalar los matices entre ambos. El aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y las redes neuronales son todos subcampos de la inteligencia artificial. Sin embargo, el aprendizaje profundo es en realidad un subcampo del mac