¿Cómo funciona un modelo de aprendizaje automático?

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.

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 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.

Un modelo de aprendizaje automático es un archivo que se ha entrenado para reconocer determinados tipos de patrones.

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 es el proceso a través del cual se modifican y adquieren habilidades, destrezas, conocimientos, conductas y valores. Esto como resultado del estudio, la experiencia, la instrucción, el razonamiento y la observación.

Los cuatro modelos principales de aprendizaje automático son el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado, el aprendizaje semisupervisado y el aprendizaje de refuerzo.

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.

Si bien ambas disciplinas logran llegar a trabajar de forma autónoma, lo cierto es que el machine learning requiere de una mayor intervención humana para lograr los resultados esperados; mientras que el deep learning puede lograr la autonomía.

La inteligencia artificial hace referencia a sistemas informáticos que buscan imitar la función cognitiva humana a través de máquinas, procesadores y softwares con el objetivo de realizar tareas de procesamiento y análisis de datos.

Top 5 IAs más usadas del momento

La IA generativa usa modelos básicos, es decir, grandes modelos de IA, que pueden realizar varias tareas a la vez y realizar tareas listas para usar, como resúmenes, preguntas y respuestas, clasificación, etc.

El 'Machine Learning' o aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que permite que las máquinas aprendan sin ser expresamente programadas para ello. Una habilidad indispensable para hacer sistemas capaces de identificar patrones entre los datos para hacer predicciones.

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.

Así es que veamos algunos ejemplos de Aprendizaje Automático.

Estos son: centrarse en los estudiantes, la naturaleza social del aprendizaje, las emociones son parte integral del aprendizaje, reconocer diferencias individuales, poner atención a todos los estudiantes, usar evaluaciones y construir conexiones horizontales.

Este aprendizaje dialógico ha definido como fundamentales siete principios: Diálogo igualitario, Inteligencia cultural, Transformación, Dimensión instrumental, Creación de sentido, Solidaridad e Igualdad de diferencias.

Qué tipos de aprendizaje existen en el aula

Los cuatro tipos son: divergente (concreto y reflexivo); asimilador (abstracto y reflexivo); convergente (abstracto y activo); y acomodador (concreto y activo) (ver tabla 1). Tabla 1. Los estilos de aprender y sus características generales. Fuente: Kolb, 1984a.

El modelo TPACK permite identificar los aspectos que influyen en el desarrollo de la práctica educativa, la comprensión de los factores sobre el aprendizaje y la creación de las actividades escolares por medio de las herramientas digitales (^{Blackwell, Lauricella y Wartella, 2016}).

5 tipos de inteligencia artificial

Diferencia entre machine learning e Inteligencia artificial

Poniéndolo de una forma simple, la diferencia entre la IA y el ML radica en que la IA es la capacidad de las máquinas de mostrar habilidades y comportamientos “inteligentes”, mientras que el ML es la técnica que se utiliza para mejorar esas capacidades.

El machine learning se compone de diferentes tipos de modelos de aprendizaje automático, y usa varias técnicas algorítmicas. Dependiendo de la naturaleza de los datos y el resultado deseado, se puede usar uno de los cuatro modelos de aprendizaje: supervisado, no supervisado, semisupervisado, o de refuerzo.

Los sectores industriales que más se beneficiarán del machine learning. Las empresas del sector cerámico, de la automoción, del ámbito de la gestión energética y del mercado de la alimentación y las bebidas ya se están beneficiando de las ventajas de implementar IA a través de algoritmos machine learning.

Aplicaciones del Machine Learning

Después de dominar el machine Learning puedes profundizar en Deep Learning. Deep learning es una metodología específica dentro de machine learning.

Estos riesgos incluyen la propagación masiva de desinformación y propaganda, la posible eliminación de empleos y el surgimiento de una IA más inteligente que los seres humanos.