¿Cómo funciona el aprendizaje automático?

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.

Un modelo de aprendizaje automático consiste en un archivo inteligente que se ha condicionado con un algoritmo para aprender patrones específicos en conjuntos de datos y proporcionar información y predicciones a partir de ellos.

Normalmente, el Aprendizaje Automático se utiliza para resolver problemas comerciales en diversos sectores y áreas donde se aplican diferentes algoritmos para automatizar procesos y sugerir las mejores soluciones adaptadas a las necesidades de las empresas.

¿Qué es el 'machine learning' y para qué sirve? El Machine Learning es una disciplina del campo de la Inteligencia Artificial que, a través de algoritmos, dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones en datos masivos y elaborar predicciones (análisis predictivo).

El aprendizaje automático (ML) es el subapartado de la inteligencia artificial (IA) que se centra en desarrollar sistemas que aprenden, o mejoran el rendimiento, en función de los datos que consumen. Inteligencia artificial es un término amplio que se refiere a sistemas o máquinas que imitan la inteligencia humana.

El aprendizaje automático utiliza algoritmos para analizar los datos, aprender de ellos y tomar decisiones informadas basadas en lo que ha aprendido. El aprendizaje profundo estructura algoritmos en niveles para crear una “red neuronal artificial” capaz de aprender y tomar decisiones inteligentes por sí misma.

Un modelo de machine learning es una expresión de un algoritmo que analiza montañas de datos para encontrar patrones o realizar predicciones. Impulsados por los datos, los modelos de ML son los motores matemáticos de la IA.

El aprendizaje humano consiste en adquirir, procesar, comprender y, finalmente, aplicar una información que nos ha sido «enseñada», es decir, cuando aprendemos nos adaptamos a las exigencias que los contextos nos demandan. El aprendizaje requiere un cambio relativamente estable de la conducta del individuo.

Los problemas que resuelve el aprendizaje supervisado de forma general son de dos tipos:

Las técnicas de aprendizaje ayudan positivamente a cada niño en su desempeño académico, pues suelen aplicarse cuando realizan alguna tarea, cuando necesitan aprender un nuevo tema, al estudiar o para memorizar ciertos datos, conceptos y teorías.

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

Los profesionales de machine learning deben tener un sólido conocimiento de los conceptos matemáticos y estadísticos, como el álgebra lineal, la probabilidad y la estadística inferencial. Los profesionales de machine learning deben ser capaces de programar para crear modelos de machine learning.

El machine learning necesita datos previamente estructurados para aprender y poder trabajar con ellos. Por el contrario, el deep learning puede trabajar con datos sin estructurar (incluso con grandes volúmenes), motivo por el cual es muy útil a la hora de identificar patrones.

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

La IA permite crear mentores digitales y tutorías virtuales interactivas. Los alumnos pueden beneficiarse de asesoramiento personalizado, comentarios específicos y recursos adicionales para reforzar su aprendizaje. Ejemplo de tutoría digital: Zelexio es una plataforma de aprendizaje para profesores, alumnos y padres.

Casos de uso del aprendizaje profundo

El aprendizaje autónomo hace que aprender sea más fácil y mejor porque aprendemos solo lo que queremos aprender. Esto es esencial para el éxito en la educación a distancia. La autonomía en el aprendizaje te permite agregar nuevos conocimientos y adquirir nuevas habilidades a tu propio ritmo.

El aprendizaje profundo es un método de la inteligencia artificial (IA) que enseña a las computadoras a procesar datos de una manera que se inspira en el cerebro humano.

El machine learning (ML) es una rama de la inteligencia artificial (IA) con un enfoque limitado. Sin embargo, ambos campos van más allá de la automatización y la programación básicas para generar resultados basados en análisis de datos complejos.

Aplicaciones del Machine Learning

Deep Learning: es una técnica de aprendizaje automático basada en el modelo de red neuronal: se apilan decenas o incluso cientos de capas de neuronas para aportar mayor complejidad al establecimiento de reglas.

Como explica el portal educativo Universia, numerosos estudios han ido confirmando que, efectivamente, existen hasta 13 tipos de aprendizaje con los que adquirir conocimientos, cada uno de ellos implicando formas de estudio diferentes.

El aprendizaje nace a raíz de una necesidad concreta, por ejemplo, el pedido de mano o el nacimiento de un niño. Aprender es parte de nuestra manera de vivir y surge a partir de ella; no se trata de algo excepcional como la escolaridad.

Fases

Tipos de Machine Learning

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.