Vivimos en un mundo en el que todo lo que hacemos genera una inmensa cantidad de datos. No se puede negar que la introducción y el análisis manual de los datos pueden ser frustrantes y abrumadores. Ahí es donde entra en juego el aprendizaje automático (ML). Se trata de una solución de inteligencia artificial que un sistema informático utiliza para identificar nuevos datos sin depender de actores humanos. Lo que hace unos años sonaba a visiones del futuro y a material para películas de ciencia ficción, hoy ya es una realidad. En este artículo encontrarás tres datos interesantes sobre el machine learning.
1. El aprendizaje automático es un aspecto crítico de la inteligencia artificial.
En la actualidad, la IA comprende los algoritmos de aprendizaje automático y los algoritmos de aprendizaje profundo. Específicamente, el aprendizaje automático se refiere a la aplicación de la IA que permite a una máquina aprender y adaptarse a nuevos datos obtenidos de fuentes dispares. Un algoritmo de aprendizaje automático se divide en dos categorías principales: aprendizaje no supervisado y aprendizaje supervisado.
Los usuarios de las empresas pueden alimentar sus datos de entrenamiento en su algoritmo de aprendizaje automático para identificar patrones y hacer predicciones precisas. También pueden utilizar el algoritmo de aprendizaje automático para predecir posibles resultados incluso con una pequeña cantidad de datos etiquetados o sin etiquetar. Es más, el aprendizaje automático también se puede utilizar para desarrollar modelos predictivos o estadísticos para entender sus mercados objetivo y cambiar el comportamiento de los consumidores.
2. Las últimas tendencias en aprendizaje automático se inspiran en el cerebro humano.
El aprendizaje automático es una técnica de IA muy útil para analizar big data. Gracias a los últimos avances tecnológicos, el aprendizaje automático ha evolucionado significativamente para incluir diferentes métodos.
Un método de ML popular que está haciendo furor hoy en día es el aprendizaje profundo. También conocido como red neuronal profunda, el aprendizaje profundo imita el funcionamiento del cerebro humano en el análisis de datos y el desarrollo de patrones que informan la toma de decisiones. Utiliza redes neuronales artificiales, incluidas las redes neuronales recurrentes y las redes neuronales convolucionales, para realizar capacidades de aprendizaje automático.
Como se ha mencionado anteriormente, las redes neuronales artificiales fueron diseñadas para tomar la forma del cerebro humano y procesar los datos utilizando un enfoque no lineal. En concreto, el aprendizaje profundo comienza donde el aprendizaje automático se detiene en el proceso de entrenamiento. El DL permite al sistema informático procesar niveles de abstracción más altos y múltiples. Hoy en día, el aprendizaje profundo encuentra aplicación en varias áreas, como el habla, el reconocimiento de voz, el reconocimiento de patrones, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la visión artificial. Ciertamente, en esta era digital, las posibilidades del aprendizaje profundo en gestión de big data son infinitas.
3. Entrenar múltiples modelos garantiza el éxito.
Una forma de maximizar el potencial del aprendizaje automático es utilizar los datos de entrenamiento para crear varios modelos. La mayoría de los científicos de datos aficionados prefieren tener un solo modelo y no se dan cuenta de que eso inhibe el desarrollo. El entrenamiento de múltiples modelos facilita la identificación del modelo que mejor funciona para el complejo problema que se está resolviendo. Los usuarios también pueden integrar los modelos de mejor rendimiento para las tareas seleccionadas para obtener los mejores resultados posibles. Como científico de datos, es posible que desee realizar un esfuerzo adicional para desarrollar modelos contextuales que resuelvan problemas complejos específicos.
