El aprendizaje automático es un área de la informática que significa "aprendizaje automático".
Es parte del concepto de inteligencia artificial, que estudia las formas en que las máquinas pueden realizar tareas que serían realizadas por personas.
Es una programación utilizada en computadoras, formada por reglas predefinidas que permiten a las computadoras tomar decisiones en base a datos previos y utilizados por el usuario.
Según los programas realizados, la computadora tiene la capacidad de tomar decisiones que pueden resolver problemas o impulsar publicaciones en Internet, por ejemplo.
¿Cómo funciona el aprendizaje automático?
La base de funcionamiento son los algoritmos, que son secuencias definidas compuestas por información e instrucciones que serán seguidas por la computadora.
Estas secuencias permiten a las computadoras tomar una decisión de acuerdo con la situación y la información que se ha ingresado en ella.
Es el algoritmo que transporta información sobre cómo se deben realizar ciertos procedimientos y operaciones o sobre cómo se debe realizar una acción.
Existen varios tipos de lenguajes de aplicación y programación para usar algoritmos. Varían según la necesidad que se cubra o el propósito del algoritmo creado.
Tipos de aprendizaje automático
Hay dos tipos principales de aprendizaje automático: aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado.
aprendizaje supervisado
En el aprendizaje supervisado, existe un conjunto de datos previo ingresado en la máquina y las sugerencias que se le darán al usuario deben ser similares a los datos registrados.
Básicamente, la información se utiliza para predecir un resultado esperado por el usuario o para clasificar los elementos utilizados.
Ejemplo: se coloca una fotografía en el navegador de Internet, que busca para encontrar información sobre el origen de la imagen u otras imágenes similares.
aprendizaje sin supervisión
En el aprendizaje no supervisado no hay un resultado esperado específico, es decir, no es posible predecir los resultados del cruce de información.
En este tipo de aprendizaje, los datos se agrupan y los resultados cambian según las variables.
Ejemplo: en un motor de búsqueda de bibliotecas es posible obtener resultados variados. Cambiar los resultados depende del tipo de búsqueda realizada y las variables que se utilizan, como el nombre del libro, el nombre del autor o la fecha de publicación.
Véase también el significado de Inteligencia artificial.
¿Para qué sirve el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático se puede utilizar para muchas funciones. Uno de los más utilizados en la actualidad es en redes sociales, búsqueda en internet y marketing digital.
Por ejemplo, los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan para hacer sugerencias a un usuario de Internet. Se utilizan en sitios web de comercio electrónico, redes sociales, juegos, plataformas de almacenamiento de video y aplicaciones de reproducción de música.
En este caso, el algoritmo utiliza sus datos de secuencia y los datos del historial de navegación de Internet para hacer nuevas sugerencias al usuario. Las preferencias del usuario durante la navegación y el intercambio de datos se utilizan para sugerir programas o servicios similares.
Estos son usos más comunes, pero el conocimiento del aprendizaje automático también se puede aplicar a muchas otras situaciones, como:
- búsquedas en internet,
- Recogida y análisis de datos,
- seguimiento de mensajes de spam,
- organización y clasificación de la información,
- buscar fraudes en Internet.
Diferencia entre aprendizaje automático y aprendizaje profundo
Tanto el aprendizaje automático como el aprendizaje profundo son formas de utilizar la inteligencia artificial. Pero hay una diferencia entre ellos porque el aprendizaje profundo (que significa aprendizaje profundo) tiene características más similares a la capacidad de aprendizaje humano.
El aprendizaje profundo también utiliza la predicción de resultados a partir de datos establecidos. La diferencia es que esto ocurre con mayor precisión, más parecido a lo que sucede en el cerebro de una persona porque la computadora puede adaptar la información de manera más flexible.
Esto sucede porque en el aprendizaje profundo se crea una red neuronal artificial, que funciona de manera similar a la red de neuronas del cerebro humano.
Es esta red la que hace que el funcionamiento de la máquina tenga muchas similitudes con el funcionamiento del cerebro y sea capaz de aprender e interpretar información.
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