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Aprendizaje automático

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El aprendizaje automático es un nuevo campo de tendencia en estos días y es una aplicación de inteligencia artificial. Utiliza ciertos algoritmos estadísticos para hacer que las computadoras funcionen de cierta manera sin ser programadas explícitamente. Los algoritmos reciben un valor de entrada y predicen una salida para este mediante el uso de ciertos métodos estadísticos. El objetivo principal del aprendizaje automático es crear máquinas inteligentes que puedan pensar y trabajar como seres humanos.

Requisitos para crear buenos sistemas de aprendizaje automático

Entonces, ¿qué se requiere para crear sistemas tan inteligentes? A continuación, se detallan los elementos necesarios para crear dichos sistemas de aprendizaje automático:

Datos – Se requieren datos de entrada para predecir la salida.

Algoritmos – El aprendizaje automático depende de ciertos algoritmos estadísticos para determinar patrones de datos.

Automatización – Es la capacidad de hacer que los sistemas funcionen automáticamente.

Iteración – El proceso completo es iterativo, es decir, una repetición del proceso.

Escalabilidad – La capacidad de la máquina se puede aumentar o disminuir en tamaño y escala.

Modelado – Los modelos se crean según la demanda mediante el proceso de modelado.

Métodos de aprendizaje automático

Los métodos se clasifican en determinadas categorías. Estos son:

Aprendizaje supervisado – En este método, la entrada y la salida se proporcionan a la computadora junto con la retroalimentación durante la capacitación. También se analiza la precisión de las predicciones de la computadora durante el entrenamiento. El objetivo principal de esta capacitación es hacer que las computadoras aprendan a asignar la entrada a la salida.

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Aprendizaje sin supervisión – En este caso, no se proporciona dicha formación, dejando que las computadoras encuentren el resultado por sí mismas. El aprendizaje no supervisado se aplica principalmente a datos transaccionales. Se utiliza en tareas más complejas. Utiliza otro enfoque de iteración conocido como aprendizaje profundo para llegar a algunas conclusiones.

Aprendizaje reforzado – Este tipo de aprendizaje utiliza tres componentes a saber: agente, entorno, acción. Un agente es aquel que percibe su entorno, un entorno es aquel con el que un agente interactúa y actúa en ese entorno. El objetivo principal del aprendizaje por refuerzo es encontrar la mejor política posible.

¿Cómo funciona el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático utiliza procesos similares a los de la minería de datos. Los algoritmos se describen en términos de la función objetivo (f) que asigna la variable de entrada (x) a una variable de salida (y). Esto se puede representar como:

y = f (x)

También hay un error e que es independiente de la variable de entrada x. Por tanto, la forma más generalizada de la ecuación es:

y = f (x) + e

El tipo común de aprendizaje automático es aprender el mapeo de xay para las predicciones. Este método se conoce como modelado predictivo para realizar predicciones más precisas. Hay varios supuestos para esta función.

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Aplicaciones del aprendizaje automático

A continuación se muestran algunas de las aplicaciones:

Servicios cognitivos

Servicios médicos

Procesamiento de lenguaje

Administración de Empresas

Reconocimiento de imagen

Detección de rostro

Juegos de vídeo

Beneficios del aprendizaje automático

Todo depende de estos sistemas. Descubra cuáles son los beneficios de esto.

La toma de decisiones es más rápida – Proporciona los mejores resultados posibles al priorizar los procesos rutinarios de toma de decisiones.

Adaptabilidad – Proporciona la capacidad de adaptarse rápidamente al nuevo entorno cambiante. El entorno cambia rápidamente debido al hecho de que los datos se actualizan constantemente.

Innovación – Utiliza algoritmos avanzados que mejoran la capacidad global de toma de decisiones. Esto ayuda a desarrollar modelos y servicios empresariales innovadores.

Conocimiento – Ayuda a comprender patrones de datos únicos y en función de qué acciones específicas se pueden tomar.

El crecimiento del negocio – Con el aprendizaje automático, el proceso empresarial y el flujo de trabajo en general serán más rápidos y, por lo tanto, esto contribuiría al crecimiento y la aceleración general del negocio.

El resultado será bueno – Con esto se mejorará la calidad del resultado con menores posibilidades de error.

Aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es parte del aprendizaje automático de campo más amplio y se basa en el aprendizaje de representación de datos. Se basa en la interpretación de una red neuronal artificial. El algoritmo de aprendizaje profundo utiliza muchas capas de procesamiento. Cada capa utiliza la salida de la capa anterior como entrada para sí misma. El algoritmo utilizado puede ser un algoritmo supervisado o un algoritmo no supervisado.

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Red neuronal profunda

La red neuronal profunda es un tipo de red neuronal artificial con múltiples capas que están ocultas entre la capa de entrada y la capa de salida. Este concepto se conoce como jerarquía de características y tiende a aumentar la complejidad y abstracción de los datos. Esto le da a la red la capacidad de manejar conjuntos de datos muy grandes y de gran dimensión que tienen millones de parámetros.

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