¿Cómo aprenden los algoritmos?

Los algoritmos “aprenden” de datos que se le ofrecen emparejados (se le da al algoritmo tanto las entradas como las salidas que tendría que obtener). Este tipo de aprendizaje se realiza con ejemplos o datos etiquetados, como fotos con descripciones de las cosas que aparecen en ellas.

El aprendizaje automático es la categoría más amplia de algoritmos que puede tomar un grupo de datos y usarlo para identificar patrones, descubrir información o hacer predicciones.

Decimos que un algoritmo aprende cuando su desempeño mejora con la experiencia y mediante el uso de datos. Pues bien, los algoritmos de Machine Learning pueden aprender de 4 formas distintas: mediante aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, aprendizaje semi-supervisado o aprendizaje por refuerzo.

Las inteligencias artificiales aprenden a base de repetir y repetir. Los modelos de IA aprenden viendo una cosa muchas veces. Por eso, es necesario un gran volumen de datos para entrenarlas. Esta información les servirá como ejemplo de lo que tienen que hacer después o para tomar decisiones parecidas.

Podríamos escribir cientos de algoritmos relacionados con nuestras acciones cotidianas: lavarnos los dientes, tomar el colectivo, sacar dinero del cajero automático, hacer un recorrido en bicicleta, realizar una rutina de elongación muscular, hacer las compras del supermercado, preparar una clase, tocar la guitarra, ...

Algoritmo para ver una película

Según, la definición más aceptada es: “una secuencia de instrucciones para la solución a un determinado problema.”

Los algoritmos son una serie de instrucciones que permiten hacer y resolver diferentes operaciones. Aunque están ampliamente asociados al ámbito de la tecnología, la construcción de una secuencia de pasos para realizar una tarea, no es ajena.

El algoritmo A9 de Amazon es el motor de búsqueda interno utilizado por la plataforma para determinar qué productos se muestran y en qué orden en los resultados de búsqueda.

Estos son: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, aprendizaje semi-supervisado y aprendizaje por refuerzo.

Los cuatro modelos principales de aprendizaje automático son el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado, el aprendizaje semisupervisado y el aprendizaje de refuerzo. Con el aprendizaje supervisado, el PC tiene un grupo etiquetado de datos que le permiten aprender a hacer una tarea humana.

El aprendizaje automático es un subconjunto de inteligencia artificial que permite que un sistema aprenda y mejore de forma autónoma mediante redes neuronales y aprendizaje profundo, sin tener que ser programado explícitamente, a través de la ingesta de grandes cantidades de datos.

Los principales algoritmos en el supervised machine learning son los árboles de decisión, clasificaciones Naive Bayes, la regresión ordinaria por mínimos de cuadrados, la regresión logística y el Support Vector Machines (SVM).

Las inteligencias artificiales aprenden a base de repetir y repetir. Los modelos de IA aprenden viendo una cosa muchas veces. Por eso, es necesario un gran volumen de datos para entrenarlas. Esta información les servirá como ejemplo de lo que tienen que hacer después o para tomar decisiones parecidas.

Algunos de los principales tipos de algoritmos empleados en la IA son los siguientes:

Se puede entender un algoritmo como una secuencia de pasos finitos bien definidos que resuelven un problema. Por ejemplo, la ejecución de tareas cotidianas tan simples como cepillarse los dientes, lavarse las manos o seguir el manual de instrucciones de armado de un mueble, se pueden ver como un algoritmo.

Algunos ejemplos de algoritmos los podemos encontrar en las matemáticas (como el algoritmo para resolver una multiplicación) y en los manuales de usuario de un aparato (como una lavadora o una impresora).

Es un conjunto de reglas que hay que seguir para realizar una tarea o resolver un problema. Mucho antes de la aparición de los ordenadores, los humanos ya utilizaban algoritmos. Las recetas de cocina, las operaciones matemáticas o incluso las instrucciones para montar un mueble pueden considerarse algoritmos.

Un algoritmo es un conjunto de reglas definidas que permite solucionar un problema, de una determinada manera, mediante operaciones sistemáticas (no necesariamente ordenadas) y finitas. Estas instrucciones, definidas y ordenadas en función de los datos, resuelven el problema o la tarea.

Un algoritmo debe ser finito: La finitud en este contexto significa que el algoritmo debe tener un número limitado de instrucciones, es decir, las instrucciones deben ser contables. Efectividad: debido a que cada instrucción en un algoritmo afecta el proceso general, debe ser adecuada.

El algoritmo permite estudiar las necesidades del problema para después crear una lista de pasos que deberán ser seguidos y alcanzar así la solución deseada. De esta forma, y usando el software PSeInt, hemos explicado a nuestros alumnos cómo pueden crear sus primeros algoritmos.

Según su sistema de signos (cómo describen los pasos a seguir), se distingue entre algoritmos cuantitativos y cualitativos, si lo hacen a través de cálculos matemáticos o secuencias lógicas. Asimismo, si requieren o no el empleo de un ordenador para su resolución, se clasifican en computacionales y no computacionales.

Un algoritmo es, en el contexto de la programación, una serie de indicaciones establecidas y ordenadas que se programan en una computadora para solucionar un problema, ejecutar un cálculo o desarrollar alguna tarea.

Un algoritmo es como un bot o sea un proceso automatizado, la inteligencia artificial es capaz de tomar decisiones y crear procesos no programados, existe ya un juego que crea todo un episodio diferente para cada usuario. ¿Cómo funcionan los algoritmos de inteligencia artificial?

Cuantitativos y cualitativos: si funcionan a través de cálculos matemáticos o secuencias lógicas. Computacionales o no computacionales: si requieren o no del uso de un ordenador para la solución o ejecución de una determinada tarea.

La única forma de demostrar que un algoritmo sea correcto para todas las entradas posibles es con razonamientos formales o matemáticos. Una forma de razonamiento es "prueba por inducción", una técnica también usada por los matemáticos para demostrar propiedades de secuencias numéricas.