¿Cómo se denomina también el aprendizaje automático?

BENEFICIOS DEL 'MACHINE LEARNING' EN EL ÁMBITO EMPRESARIAL Gracias a los datos masivos que es capaz de analizar, el aprendizaje automático favorece la búsqueda de nuevas soluciones.

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

Ejemplos de machine learning o aprendizaje automático

Para que la plataforma tome una decisión sobre qué nuevas canciones o artistas recomendar a un oyente, los algoritmos de aprendizaje automático asocian las preferencias del oyente con otros oyentes que tienen un gusto musical similar.

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.

Si bien la inteligencia artificial abarca la idea de una máquina que pueda imitar la inteligencia humana, el aprendizaje automático no lo hace. El objetivo del aprendizaje automático es enseñarle a una máquina a realizar una tarea específica y proporcionar resultados precisos mediante la identificación de patrones.

Los orígenes del Machine Learning

Por moderno que pueda parecer este campo, nos debemos remontar al año 1950 cuando el gran Alan Turing creó el “Test de Turing”. De forma que para pasar el test, una máquina debía engañar a un humano haciéndole creer que se encontraba delante de un humano en vez de un ordenador.

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.

Nuevas metodologías educativas, más allá de la virtualidad

Si analizamos los estilos de aprendizaje podemos señalar dos clasificaciones muy estudiadas: la sensorial y la de Kolb. Debemos recordar que el estilo que tiene una persona para aprender resulta de una combinación de distintos factores. Estos factores son: cognitivos, afectivos y psicológicos.

Amazon, Netflix, Spotify o eBay son solo algunos ejemplos de grandes compañías que han utilizado el machine learning para optimizar sus estrategias.

Algunos de los lenguajes más comúnmente utilizados en Machine Learning son Python, R, Java, C++ y Matlab. Python es el lenguaje más utilizado en Machine Learning debido a su facilidad para trabajar con datos, sintaxis simple y una gran cantidad de bibliotecas de código abierto como SciPy, Scikit-Learn y TensorFlow.

Python es un lenguaje de programación simple, conciso y versátil. Por ello, es una herramienta efectiva para desarrollar modelos de machine learning, deep learning o procesamiento del lenguaje natural (PNL), entre otros.

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 machine learning es un método de análisis de datos que automatiza la construcción de modelos analíticos. Es una rama de la inteligencia artificial basada en la idea de que los sistemas pueden aprender de datos, identificar patrones y tomar decisiones con mínima intervención humana.

Como se puede leer, el aprendizaje de las maquinas ocurre a partir de millones de datos, que generan estadísticamente patrones, constantes, secuencias, entre otros que en algunos casos se convierten en estándares para luego alimentar las maquinas con todos estos datos y también con los patrones, esto permite a las ...

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.

5 tipos de inteligencia artificial

El machine learning (ML) es una rama de la inteligencia artificial (AI) que se enfoca en el uso de datos y algoritmos para imitar la forma en que los humanos aprenden, mejorando gradualmente la precisión con el tiempo.

En 1952 comenzó a escribir el primer programa de ordenador basado en Machine Learning en el que pudo dar una demostración temprana de los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial. El software era un programa que jugaba a las damas china y tenía la habilidad de mejorar su juego en cada partida.

2006 — Geoffrey Hinton acuña el término “Deep Learning” (Aprendizaje Profundo) para explicar nuevas arquitecturas de Redes Neuronales profundas que son capaces de aprender mucho mejor modelos más planos.

Estilo de aprendizaje visual:

Este estilo, suele ser el más común. Las personas con este tipo de aprendizaje suelen relacionar imágenes con conceptos, prefieren hacer mapas conceptuales para recordar detalles importantes.

Estilos de aprendizaje según la clasificación sensorial

La teoría de Kolb se basa en la idea de que el aprendizaje es un proceso cíclico en el que las personas pasan por cuatro etapas clave, integrando experiencias concretas y reflexiones abstractas para generar nuevos conocimientos y aplicarlos en situaciones futuras.

12 técnicas de estudio para potenciar tu aprendizaje

Clasificación de Métodos de Enseñanza

• Método Kumon.
• Método Debates.
• Método Retroalimentación.
• Método Autoaprendizaje.
• Método Memoria.
• Método Montessori.
• Método Waldorf.
• Método Eduvap.