Algoritmos de aprendizaje automático

El término aprendizaje automático fue ideado por Arthur Samuel, un científico en 1959 que lo definió como la capacidad de una computadora para aprender sin la programación explícita y constante de los programadores. Otros autores también lo han definido como una aplicación de inteligencia artificial (IA) que proporciona a los sistemas la capacidad de aprender y mejorar de la experiencia automáticamente sin estar programados explícitamente. Se centra principalmente en el desarrollo de programas informáticos que acceden y utilizan los datos de forma independiente.

A medida que estos sistemas informáticos están aprendiendo, hay cuatro tipos de algoritmos de aprendizaje automático implementados: algoritmos supervisados, semi-supervisados, no supervisados ​​y de refuerzo.

1. Algoritmos ​​de aprendizaje automático supervisados

Este método de aprendizaje enseña las máquinas mediante el uso de ejemplos o de conjuntos de datos de capacitación. Los sistemas de aprendizaje supervisado están expuestos a grandes cantidades de datos etiquetados, como imágenes de figuras manuscritas anotadas para indicar a qué número corresponden. Después de ser expuesto a suficientes ejemplos, el sistema de aprendizaje supervisado comenzará a reconocer las imágenes y podrá distinguirlas.

Después de una capacitación suficiente, el sistema podrá proporcionar respuestas acertadas o predicciones para cualquier entrada nueva.

Bajo los algoritmos de aprendizaje automático supervisado, hay:

1. Clasificación: las máquinas en aprendizaje tienen la tarea de sacar conclusiones de la información observada para identificar en qué categoría se encuentra el conjunto de datos.
2. Regresión: los programas de la máquina en aprendizaje tienen la tarea de estimar y comprender las relaciones entre las variables.
3. Pronósticos: esta etapa implica el proceso de elaboración de predicciones basado en datos pasados ​​y presentes.

• Algoritmos de aprendizaje automático semi-supervisado

Esta forma de aprendizaje automático utiliza una combinación de aprendizaje supervisado y no supervisado. Esta técnica utiliza pequeñas cantidades de datos etiquetados y una mayor cantidad de datos sin etiquetar. Los datos etiquetados se usan para entrenar parcialmente un modelo de aprendizaje automático, y luego ese modelo parcialmente entrenado se usa para etiquetar los datos no etiquetados, un proceso llamado pseudoetiquetado. Los datos etiquetados tienen etiquetas significativas que ayudan a los algoritmos a comprender los datos. Los datos sin etiquetar, por otro lado, carecen de etiquetas significativas.

• Algoritmos de aprendizaje automático no supervisados

El aprendizaje automático no supervisado utiliza conjuntos de datos que no están etiquetados ni clasificados. El sistema tiene la tarea de identificar patrones en fragmentos de datos al reconocer similitudes y agrupar los datos en categorías.

Bajo los algoritmos de aprendizaje automático no supervisados, hay:

1. Agrupación en clúster: implica agrupar datos similares en conjuntos según los criterios resaltados.
2. Reducción de dimensión: este aspecto de los algoritmos de aprendizaje no supervisados ​​reduce la cantidad de variables que se utilizan para extraer la información necesaria.

• Refuerzo de algoritmos de aprendizaje automático

Este método de aprendizaje toma la forma de capacitación por ensayo y error. El sistema interactúa con su entorno y produce acciones que descubren errores o recompensas. 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.

¿Cómo elegir el Algoritmos de Aprendizaje Automático correcto?

El proceso de elegir el algoritmo correcto es una combinación de la identificación de necesidades comerciales, especificaciones, experimentación y tiempo disponible. Al elegir un algoritmo de aprendizaje automático, debe tener en cuenta los siguientes factores:

• Tamaño de datos, calidad y diversidad.
• Tiempo de entrenamiento
• Puntos de datos
• Parámetros de datos

Algunos de los mejores algoritmos de aprendizaje automático en el mercado son: el algoritmo de árboles de decisión, el algoritmo clasificador Naïve Bayes, el algoritmo de máquina de vectores de soporte y la regresión lineal.

Los algoritmos de aprendizaje automático ayudan a analizar grandes cantidades de datos al proporcionar resultados más rápidos y más precisos para las empresas.