¿Qué tipo de aprendizaje tiene la IA?

Dentro de las múltiples áreas que comprende la IA, se encuentra el Aprendizaje Automático o Machine Learning (ML). Los algoritmos de ML pretenden que las computadoras aprendan a tomar decisiones sin la necesidad de ser programadas explícitamente.

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

¿Qué es el aprendizaje automático? El aprendizaje automático es un subconjunto de inteligencia artificial que le permite a una máquina o un sistema aprender y mejorar de forma automática a partir de la experiencia.

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

Tipos de Machine Learning

Los beneficios de la inteligencia artificial en la educación

La inteligencia artificial tiene la capacidad de procesar enormes cantidades de datos sobre el desempeño y las preferencias de nuestros estudiantes y, por tanto, puede generar respuestas adaptativas a estos niveles.

El machine learning (ML) es una de las muchas otras ramas de la IA. El machine learning es la ciencia del desarrollo de algoritmos y modelos estadísticos que los sistemas informáticos utilizan para realizar tareas complejas sin instrucciones explícitas. En cambio, los sistemas se basan en patrones e inferencias.

El deep learning es un tipo de machine learning que entrena a una computadora para que realice tareas como las hacemos los seres humanos, como el reconocimiento del habla, la identificación de imágenes o hacer predicciones.

El aprendizaje profundo clasifica la información a través de capas de redes neuronales, que tienen un conjunto de entradas que reciben datos en bruto. Por ejemplo, si una red neuronal está entrenada con imágenes de aves, puede usarse para reconocer imágenes de aves.

Cuando un motor de búsqueda devuelve resultados personalizados basados en el perfil de un usuario, eso es aprendizaje automático. Cuando un sitio de compras carga recomendaciones basadas en las compras y vistas de productos de un cliente, eso es aprendizaje automático.

Por eso, se distinguen normalmente tres sistemas de representación mental: visual, auditivo y kinestésico. También se conocen como canales de aprendizaje o estilos de aprendizaje. Y están muy relacionados con los sentidos y con cómo nos acercamos a nuevas ideas, personas, experiencias, etc. Visual.

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.

Entre las diferentes clases de modelo educativo, destacan estos seis:

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.

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.

Machine Learning emplea dos tipos de técnicas: aprendizaje supervisado, que entrena un modelo con datos de entrada y salida conocidos para predecir salidas futuras, y aprendizaje no supervisado, que identifica patrones ocultos o estructuras intrínsecas en los datos de entrada.

Uno de los mayores contras de la IA en la educación es que puede deshumanizar la experiencia de aprendizaje. Con algoritmos de IA que generan contenidos y deciden el ritmo de las lecciones, los alumnos pueden perderse el enfoque matizado que puede ofrecer un profesor humano.

5 formas fáciles de usar inteligencia artificial en clases

Inteligencia artificial: ventajas y desventajas

La Inteligencia Computacional es un área dentro del campo de la Inteligencia Artificial que se centra en el diseño de sistemas informáticos inteligentes que imitan la naturaleza y el razonamiento lingüístico humano para resolver problemas complejos.

Los 2 algoritmos más utilizados en el Machine Learning son los de aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado.

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

Ejemplos de deep learning o aprendizaje profundo

Los asistentes virtuales como Siri, Alexa y Cortana son ejemplos de deep learning, ya que pueden reconocer tu habla, comprender un comando y realizar una acción específica.

El aprendizaje profundo clasifica la información a través de capas de redes neuronales, que tienen un conjunto de entradas que reciben datos en bruto. Por ejemplo, si una red neuronal está entrenada con imágenes de aves, puede usarse para reconocer imágenes de aves.

5 casos exitosos de Deep Learning

Los algoritmos de aprendizaje profundo o de Deep Learning son aquellos que ejecutan datos a través de múltiples capas de redes neuronales. Estas pasan a la capa siguiente una representación simplificada de los datos analizados. Estos algoritmos aprenden progresivamente sobre el objeto o imagen que estudian.

El deep learning, o aprendizaje profundo, son un conjunto de algoritmos que forman parte del machine learning, y cuya función radica en conseguir que un ordenador realice por cuenta propia la misma labor que llevaría a cabo un ser humano, imitando el funcionamiento del cerebro.