Sara Ferrer El aprendizaje automático, o Machine Learning, es una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender a partir de datos y mejorar su rendimiento en tareas específicas con la experiencia.
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Índice de contenidos
¿Qué es el Aprendizaje Automático?
El aprendizaje automático se basa en la idea de que las máquinas aprenden patrones y relaciones a partir de ejemplos. Existen dos enfoques fundamentales: el aprendizaje supervisado y el no supervisado. Vamos a ver en qué se diferencian estos dos tipos.
Machine Learning: Aprendizaje supervisado
Implica entrenar a un modelo utilizando datos etiquetados, que incluyen entradas junto con las respuestas correctas. Su principal objetivo es que el modelo aprenda a mapear las entradas a las salidas correctas y pueda hacer predicciones precisas sobre datos no etiquetados.
Componentes clave
Consta de tres componentes principales:
- El conjunto de datos de entrenamiento: agrupa ejemplos etiquetados que se utilizan para enseñar al modelo.
- El modelo: es la representación matemática del proceso que sigue el algoritmo de aprendizaje supervisado para hacer predicciones futuras.
- La función de pérdida: evalúa si las predicciones del modelo son precisas o no.
Ejemplos en la vida cotidiana
El aprendizaje supervisado se encuentra en muchas aplicaciones cotidianas, desde filtros de correo no deseado hasta recomendaciones de productos en línea.
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Machine Learning: Aprendizaje no supervisado
El aprendizaje no supervisado implica el análisis de datos no etiquetados para encontrar patrones, relaciones y estructuras ocultas. A diferencia del supervisado, aquí no hay respuestas correctas. En este caso, su objetivo es explorar y comprender la información sin preconcepciones.
Métodos comunes del aprendizaje no supervisado
En este se utilizan métodos como el clustering y la reducción de dimensionalidad. El clustering agrupa datos similares en clústeres, lo que puede revelar segmentos de mercado o categorías en un conjunto de datos. La reducción de dimensionalidad simplifica los datos manteniendo las características más relevantes.
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Ventajas y desafíos del Aprendizaje no supervisado
El aprendizaje no supervisado permite descubrir información valiosa sin etiquetas, lo que puede llevar a ideas innovadoras. En cambio, interpretar los resultados puede ser más subjetivo y la ausencia de respuestas correctas puede dificultar la evaluación.
En resumen, la principal diferencia entre ambas tipologías está en la supervisión. Mientras que el aprendizaje supervisado utiliza datos etiquetados y tiene respuestas claras, el aprendizaje no supervisado se centra en descubrir patrones por sí mismo.
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