El aprendizaje automático es una forma de inteligencia artificial (IA) que permite que las aplicaciones de software sean más precisas para predecir los resultados de los sistemas sin ser programadas explícitamente. El aprendizaje automático es una técnica de análisis de datos que automatiza la construcción de modelos analíticos. Es una rama de la inteligencia artificial basada en la idea de que las máquinas deberían poder aprender y modificar a través de la experiencia.
El proceso de aprendizaje comienza con observaciones o datos, como ejemplos, experiencia directa o instrucción, para buscar patrones en los datos y tomar mejores decisiones en el futuro en función de los ejemplos que proporcionamos. El objetivo principal es permitir que las computadoras aprendan automatismos sin interferencia humana y ajustar las acciones en consecuencia.
Métodos de aprendizaje automático: –
- ¿Cómo afecta la inteligencia artificial a la vida humana?
- Cómo demostrar que el lenguaje definido como [matemáticas] L = \ {a ^ {n + 1} b ^ n: n \ ge 0 \} [/ matemáticas] no es regular utilizando el lema de bombeo (informática)
- ¿Dónde empiezo a aprender sobre el aprendizaje automático si no tengo ningún conocimiento al respecto?
- No puedo decidir entre especializarme en Física, Informática o Matemáticas. ¿Alguien me puede ayudar?
- Cómo convertirse en un reparador de computadoras hecho a sí mismo
Dos métodos populares principales de aprendizaje automático son el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado. Se predice que alrededor del 70 por ciento del aprendizaje automático es aprendizaje supervisado, aunque el aprendizaje no supervisado oscila entre el 10 y el 20 por ciento. Otros métodos que se usan menos son el aprendizaje semi-supervisado y de refuerzo.
- Algoritmos supervisados de aprendizaje automático: puede aplicar lo aprendido en el pasado a nuevos datos utilizando ejemplos etiquetados para predecir eventos futuros. A partir del análisis de un conjunto de datos de entrenamiento conocido, el algoritmo de aprendizaje produce una función implícita para hacer predicciones sobre los valores de salida. El sistema puede proporcionar objetivos para cualquier entrada nueva después de una capacitación satisfactoria. El algoritmo de aprendizaje también puede comparar su salida con la salida correcta e intencionada y encontrar errores para modificar y personalizar el modelo en consecuencia.
- Algoritmos de aprendizaje automático no supervisados: – Se utilizan cuando la información utilizada para entrenar no está clasificada ni etiquetada. El aprendizaje no supervisado estudia cómo los sistemas pueden derivar una función para describir una estructura oculta a partir de datos no etiquetados. El sistema no calcula la salida correcta, pero analiza los datos y puede extraer inferencias de conjuntos de datos para describir estructuras ocultas a partir de datos no etiquetados. Estos algoritmos no necesitan ser entrenados con los datos de resultados deseados. En cambio, utilizan un enfoque iterativo llamado Aprendizaje profundo para revisar los datos y llegar a conclusiones. Los algoritmos de aprendizaje no supervisados se utilizan para tareas de procesamiento más complejas que los sistemas de algoritmos de aprendizaje supervisados.
- Algoritmos de aprendizaje automático semi supervisados: es un poco de aprendizaje supervisado y no supervisado, y utiliza datos etiquetados y no etiquetados para el entrenamiento. En un escenario típico, el algoritmo usaría una pequeña cantidad de datos etiquetados con una gran cantidad de datos sin etiquetar. Este tipo de aprendizaje se puede usar con métodos como clasificación, regresión y predicción. Ejemplos de aprendizaje semi-supervisado serían técnicas de reconocimiento de rostro y voz.
- Algoritmos de aprendizaje automático de refuerzo: este tipo de aprendizaje se puede utilizar nuevamente con métodos como la clasificación, la regresión y la predicción. Ejemplos de aprendizaje semi-supervisado serían técnicas de reconocimiento de rostro y voz. El aprendizaje de refuerzo ocurre cuando el agente elige acciones que maximizan la recompensa esperada durante un tiempo determinado.
El aprendizaje automático permite el análisis de grandes cantidades de datos. Si bien generalmente ofrece resultados más rápidos y precisos para identificar oportunidades beneficiosas o riesgos peligrosos, también puede requerir tiempo y recursos adicionales para capacitarlo adecuadamente. La combinación del aprendizaje automático con la inteligencia artificial y sus tecnologías intelectuales puede hacer que sea aún más eficaz en el procesamiento de grandes volúmenes de información.
¿Por qué es importante?
El aprendizaje automático también tiene muchas aplicaciones prácticas que crean resultados comerciales reales, como ahorros de tiempo y dinero, que tienen el potencial de impactar dramáticamente el futuro de su organización.
Para comprender mejor los usos del aprendizaje automático, considere algunos de los
ejemplo donde se aplica el aprendizaje automático: el automóvil autónomo de Google, la detección de fraudes cibernéticos, los motores de recomendación en línea, como las sugerencias de amigos en Facebook, son ejemplos de aprendizaje automático aplicado.
1.El aprendizaje automático se puede utilizar para mejorar aplicaciones como la detección de rostros, el reconocimiento de rostros, la clasificación de imágenes y el reconocimiento de voz.
Todos estos ejemplos reflejan el papel vital del aprendizaje automático que ha comenzado a asumir en el mundo actual rico en datos.
Si buscas el
La mejor empresa de aprendizaje automático en la India entonces Webtunix Solutions es una de las mejores empresas de aprendizaje automático de la India que brinda servicios de aprendizaje automático y ciencia de datos a empresas que utilizan datos disponibles públicamente en la web.
