Los fundamentos del aprendizaje automático

La información correcta tiene un valor incalculable, y por eso las empresas de todo Estados Unidos invierten millones de dólares en big data. Tratar con cantidades masivas de datos es demasiado, incluso para los científicos de datos más avanzados, por lo que la inteligencia artificial se ha convertido en una parte integral de los procesos de big data.

No se puede hablar de la IA y la automatización sin hablar de la importancia del aprendizaje automático y sus múltiples funciones en la sociedad y los negocios. Siga leyendo para saber más sobre el aprendizaje automático y cómo está transformando el mundo.

El aprendizaje automático es un campo de la inteligencia artificial.

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Antes de entrar en materia, abordemos la pregunta más apremiante: ¿Qué es el aprendizaje automático? Como habrás adivinado por la introducción, el aprendizaje automático es un campo dentro de la inteligencia artificial, y se trata de máquinas que pueden aprender y adaptarse basándose en datos sin mucha ayuda de agentes humanos.

Hay cuatro tipos diferentes de aprendizaje automático.

Los principales tipos de algoritmos de aprendizaje automático son el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado, el aprendizaje semisupervisado y el aprendizaje por refuerzo. El aprendizaje supervisado es, con mucho, el más popular y el más fácil de aprender e implementar de los tres.

El aprendizaje supervisado implica el uso de datos etiquetados para hacer predicciones precisas sobre nuevos datos. El aprendizaje no supervisado utiliza datos no etiquetados. En lugar de sacar conclusiones o hacer predicciones precisas, el aprendizaje no supervisado utiliza algoritmos para encontrar anomalías y similitudes en los datos. El aprendizaje semisupervisado utiliza tanto datos etiquetados como no etiquetados, utilizando lo que los algoritmos saben sobre los datos etiquetados para aprender más sobre los datos no etiquetados.

El aprendizaje por refuerzo funciona un poco como el cerebro humano, ya que permite a las máquinas interactuar con su entorno y utilizar los datos para realizar tareas específicas. Este tipo de aprendizaje automático permite a las máquinas diagnosticar problemas y encontrar soluciones para optimizar las operaciones.

Ayuda a las empresas a perfeccionar la experiencia del cliente.

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¿No es asombroso cómo aplicaciones de streaming como Netflix y Disney+ parecen saber qué tipo de películas te gustan y te hacen grandes sugerencias de películas? Además, aplicaciones de streaming de música como Spotify y Pandora utilizan el aprendizaje automático para conocer tus intereses musicales. A medida que vas dando un pulgar hacia arriba o hacia abajo a las canciones, el algoritmo empieza a crear una base de datos de música que se ajusta a tus gustos específicos.

Las aplicaciones de streaming de música y películas utilizan el aprendizaje automático para conocer los tipos de entretenimiento que más te interesan y adaptar la experiencia a tus preferencias únicas. Además, durante el proceso de formación, los científicos de datos utilizan algoritmos de clasificación para agrupar las películas o la música que tienen grandes similitudes, lo que facilita la búsqueda de tus géneros de música y películas favoritos.

Es fundamental para el marketing digital.

El marketing digital es una industria que depende en gran medida del aprendizaje automático. Por ejemplo, los motores de búsqueda utilizan la inteligencia artificial en forma de algoritmos de aprendizaje automático para aprender sobre los consumidores mediante el reconocimiento de patrones.

Si a usted le gusta pescar y se conecta con frecuencia a Internet en busca de aparejos y otros equipos de pesca, el motor de búsqueda empezará a mostrarle anuncios de los últimos carretes de pesca y nuevos tipos de cebo. Si pasa mucho tiempo jugando en línea, empezará a recibir anuncios de nuevos juegos en línea.

En otras palabras, los motores de búsqueda recogen y guardan tus datos de búsqueda y los utilizan para construir un perfil de tus intereses. Cuanto más utilices el motor de búsqueda, mejor te conocerá y más personalizados serán los anuncios que veas en Internet.

El aprendizaje automático potencia el aprendizaje profundo, permitiendo la bioseguridad.

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Uno de los mayores avances en ciberseguridad es el uso de algoritmos de aprendizaje profundo para proporcionar ciberseguridad. La tecnología de aprendizaje profundo permite a las máquinas reconocer datos biológicos como huellas dactilares, ojos, rostros y voces. Con el reconocimiento facial, de huellas dactilares y de voz, el aprendizaje profundo es la próxima generación de ciberseguridad.

Como puede ver, el aprendizaje automático está a nuestro alrededor, impactando en muchas áreas de nuestras vidas. De hecho, los algoritmos de aprendizaje automático mejoran la ciberseguridad, la experiencia del cliente, el marketing digital y mucho más. Será emocionante ver qué nuevas e interesantes formas se les ocurren a los científicos de datos para utilizar esta prometedora tecnología para mejorar la experiencia humana.

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