El machine learning es una de las ramas de la inteligencia artificial que más se está desarrollando actualmente y que más aplicaciones tiene en disitintos ámbitos como el marketing digital, videojuegos, reconocimiento de voz, finanzas, análisis de imágenes, etc.

Para que estas aplicaciones sean una realidad, son necesarios los algoritmos de machine learning. Si estás interesado en conocer cuáles son o quieres aprender a programar con una especialización para machine learning has llegado al lugar indicado. Te contamos todo lo que necesitas saber sobre los algoritmos de machine learning que más se usan en la actualidad.

 

¿Qué es el machine learning?

La traducción literal de machine learning es aprendizaje automático. Se trata de una de las ramas o disciplinas de la inteligencia artificial cuya principal función es crear sistemas que puedan aprender de forma autónoma. ¿Cómo lo hace? Pues la base es la identificación de datos complejos en medio de un montón de información.

El machine learning emplea una serie de algoritmos que analizan esos datos y, a partir de ellos, determina el comportamiento de la máquina o del programa.

¿Cuál es la ventaja de esto? Básicamente, el machine learning permite que los sistemas de IA mejoren su eficacia sin la intervención de un ser humano. Aprenden ellos solos con base en los datos que analizan. No obstante, si existe algo en lo que los humanos tienen que trabajar, en la programación de los algoritmos de machine learning.

 

Tipos de machine learning

Ahora que ya sabemos qué es y como funciona el machine learning es el momento de explicar algunos de los tipos de aprendizaje automático que existen en la actualidad. En general, podemos dividir el machine learning en: aprendizaje supervisado, no supervisado o aprendizaje por refuerzo.

No te pierdas detalle porque vamos a ver un poco más en profundidad cada uno de ellos. ¡Toma nota!

 

Aprendizaje supervisado (supervised learning)

Se trata del tipo de aprendizaje automático en el que los datos son etiquetados manualmente antes de ser introducidos en el programa o en la máquina.

Una vez que el sistema está en posesión de estos datos correctamente etiquetados, es capaz de identificar y diferenciar a través de experiencias previas. Los ejemplos de esto son:

• Reconocimiento de voz
• Reconocimiento de escritura

Aprendizaje no supervisado (unsupervised learning)

Este tipo de aprendizaje no necesita que los algoritmos de machine learning tengan datos estructurados. En este caso, se proporciona una gran cantidad de información, donde se muestran las características de algún objeto.

A partir de ello, el sistema organizará esta información, identificará el objeto e indicará qué es. Es lo que comúnmente, en el ámbito de la IA se denomina deep learning o aprendizaje profundo, ya que la máquina aprende a clasificar con poca presencia humana.

 

Aprendizaje por refuerzo (reinforcement learning)

En este caso, la máquina o el programa aprenden mediante prueba y error. El sistema prueba distintas soluciones a un mismo problema hasta que acaba por comprender cuál es la mejor decisión para obtener el resultado deseado y con la mejor calidad posible.

Podemos comparar esto con el aprendizaje por condicionamiento, igual que un niño puede aprender a base de refuerzos positivos o premios, la máquina hace lo mismo y solo conserva las acciones que la llevan al éxito.

 

Los algoritmos del machine learning

Los sistemas, máquinas o programas de IA no pueden funcionar sin datos. Como te comentábamos al principio, es tarea del programador el elaborar, mejorar y corregir los algoritmos de machine learning, a partir de los cuales las máquinas pueden aprender solas.

Un algoritmo es un grupo de instrucciones que suponen la solución a un problema.

Como todo sistema, existen algoritmos que son más utilizados que otros. Estos son los principales algoritmos de machine learning:

• Algoritmos basados en ejemplos o de instancias. Los sistemas de IA aprenden con la memoria como base. A partir de esto se elabora un modelo de aprendizaje a través de una base de datos. A medida que la máquina los asimila, se van agregando más datos para que el sistema pueda proporcionar las mejores soluciones posibles a los problemas que se le han planteado.
• Algoritmos de árbol de decisión. Un árbol de decisión es una herramienta que permite visualizar los pros y los contras de una determinada decisión. Este tipo de algoritmos se basan en una serie de preguntas y respuestas posibles a partir de las cuales el sistema de IA va aprendiendo y mejorando para tomar las mejores decisiones posibles.
• Algoritmo de regresión. Se encargan de predecir valores. Buscan evitar el error a través de una interrelación entre diversas variables para que la misma sea la más apropiada.
• Algoritmos Bayesianos. Se trata de unos algoritmos de machine learning que utilizan como base el teorema de Bayes de la probabilidad. Resuelven problemas, clasifican categorías y proporciona soluciones basadas en pura estadística.
• Algoritmos de agrupación. Agrupan todos los datos que no tienen unas características propias. Agrupan toda la información y buscan las diferencias entre los datos para resolver el problema a través de las características más comunes entre los distintos datos introducidos.
• Algoritmos de aprendizaje profundo. Son capaces de reconocer rostros, animales y objetos que están dentro de una imagen. Los sistemas almacenan información a través de redes neuronales y, a partir, de ellas, determinan e identifican objetos, personas y animales en fotos y vídeos.
• Algoritmos de reducción de dimensión. Este tipo de algoritmo de machine learning simplifica y reduce una gran cantidad de datos complejos. Básicamente, los comprime para facilitar la solución de los problemas planteados.

¡Aprende a programar para machine learning!

Estos son los algoritmos de machine learning que más se usan en la actualidad. La inteligencia artificial es un campo en el que se sigue trabajando y mejorando todos los días. ¿Quieres formar parte de él? Pues vas a necesitar formación especializada.

¡Pues has llegado al lugar indicado! Con el curso de especialización en machine learning de Tokio School adquirirás los conocimientos necesarios para empezar a desarrollarte profesionalmente en un ámbito de presente, pero, sobre todo, te especializarás en una de las ramas más importantes para el futuro del sector IT.

¡Solicita información! ¡Cumple todas tus metas profesionales! ¡Te ayudamos a lograr todos tus objetivos!