¿Cómo funciona el aprendizaje automático?

En esta era, el aprendizaje automático es importante. LEl aprendizaje automático ayuda a administrar las operaciones comerciales y comprender los comportamientos de los clientes. También ayuda en el desarrollo de nuevos productos. El aprendizaje automático (ML) es una de las principales tecnologías de inteligencia artificial.

Consiste en entrenar un algoritmo para reconocer patrones recurrentes dentro de una base de aprendizaje. Este entrenamiento da como resultado un modelo informático diseñado para realizar predicciones (reconocer un sonido, una imagen, etc.) o automatizar tareas (responder a una pregunta, automatizar la conducción de un vehículo, etc.).

Todas las grandes empresas están recurriendo al aprendizaje automático. Empresas como Amazon, Facebook y Google están haciendo del aprendizaje automático una prioridad. Veamos cómo funciona el aprendizaje automático.

¿Qué es el aprendizaje automático?

Hay muchas definiciones, pero te las daré en palabras simples. El aprendizaje automático es una forma de inteligencia artificial. La inteligencia artificial enseña a las computadoras a aprender de experiencias pasadas, como lo hace un humano.

A través de este proceso, la computadora puede mejorar identificando sus patrones y explorando los datos. Sin embargo, requiere una participación humana mínima para algunos códigos.

Hubo tantos experimentos en las primeras etapas. Hubo algunas teorías sobre los datos y el aprendizaje y cómo la computadora los reconoce a todos.

Pero en el mundo actual, el aprendizaje automático se está volviendo más complejo. Pero también necesitas conocer estas experiencias básicas.

C¿Cómo funciona el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático existe desde hace mucho tiempo. Sin embargo, el algoritmo se vuelve más complejo día a día. El desarrollo reciente es aplicar estos datos de manera más rápida y eficiente.

Las aplicaciones son difíciles. Un graduado que puede hacer todas estas cosas de manera sofisticada está un paso por delante de otros programadores. Las grandes empresas necesitan estos programadores para mantenerse por delante de sus competidores.

No hay tarea que no se pueda lograr con el aprendizaje automático. Con la ayuda del aprendizaje automático, se pueden establecer patrones definidos. Y en el futuro, funcionará automáticamente con una interacción mínima.

Tras la llegada del aprendizaje automático, las empresas están transformando sus procesos, que antes eran gestionados por humanos. Hay algunos ejemplos.

• Atender llamadas de clientes
• Revisión de curriculum vitae
• Reconocimiento de imágenes
• Reconocimiento de voz
• Diagnostico medico
• Arbitraje estadístico
• Análisis predictivo
• Extracción.

El aprendizaje automático utiliza dos técnicas

Hay dos técnicas principales utilizadas por el aprendizaje automático. Son los siguientes.

Aprendizaje supervisado-

En esta técnica, la IA recopila los datos anteriores. También ayuda a recopilar y producir el resultado de la implementación del aprendizaje automático. En pocas palabras, el aprendizaje supervisado es la forma en que los humanos aprendemos cosas.

Hacemos algo mal y hacemos lo correcto después de aprenderlo y analizarlo. Es la misma forma en que la computadora aprende diferentes cosas.

Los humanos proporcionamos varios datos a las computadoras. Esto se llama el conjunto de entrenamiento.

Aprendizaje sin supervisión -

Esta técnica ayuda a encontrar patrones de datos desconocidos y luego ayuda a encontrar errores. El algoritmo generalmente intenta comprender la estructura inherente con ejemplos sin etiquetar. Hay dos tareas diferentes en el aprendizaje automático no supervisado.

Agrupamiento

En este aprendizaje, los humanos primero intentan recopilar puntos de datos. Luego conviértelos en racimos. Y por último, trata de hacerlos similares entre sí pero diferentes de otros clústeres. Es útil para la segmentación del mercado.

Reducción de talla

Este modelo es más efectivo en el entrenamiento. Esta técnica permite agrupar atributos similares para una mejor experiencia e interpretación.

Usando el aprendizaje automático

Hay mil aplicaciones de aprendizaje automático en estos días. Desde la entrada de datos hasta evaluaciones de riesgos complejas, el aprendizaje automático lo hace todo. El mundo se está moviendo hacia cosas automatizadas. Por ejemplo, nos encantan los pilotos automáticos en los coches.

Hay tantas funciones de atención al cliente y atención al cliente que la máquina

El aprendizaje ayuda a gestionar y hacer una buena trayectoria profesional.

El reconocimiento de voz de Google y Amazon también es una aplicación de aprendizaje automático. Existe una gran cantidad de aplicaciones internas que permiten a una organización potenciar sus procesos, lo que también ayuda a reducir la carga de trabajo manual.

Una de las cosas más útiles que hace el aprendizaje automático es encontrar errores. A veces, al observar patrones o análisis complejos, el ojo humano no puede detectar errores, pero la computadora puede detectarlos.

El aprendizaje automático también permite ofrecer una calidad de servicio perfecta, servicios eficientes y productos innovadores. Libera a los trabajadores humanos para hacer esto. Estas tecnologías son el procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje profundo, la visión artificial y el aprendizaje automático.

Un ser humano puede ser bueno organizando hojas de cálculo o identificando patrones. Pero no puede analizar ni examinar grandes conjuntos de datos.

El algoritmo de IA puede identificar y examinar grandes datos y analizarlos rápidamente. Sin aprendizaje automático, esto no es posible.

¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje automático y la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial tiene como objetivo simular la mente humana. A partir de ahí, el aprendizaje automático es solo una de las herramientas para lograr este objetivo.

Permite que la máquina ingiera ejemplos según objetivos a conseguir, por ejemplo imágenes o vídeos para reconocer un paso de peatones en el caso de un coche autónomo.

Pero esta técnica tiene sus límites. No permite realizar razonamientos complejos. Por lo tanto, es necesario combinarlo con otros métodos para avanzar hacia una IA digna de ese nombre.

Sin duda, muy poderosas en términos de aprendizaje, las redes neuronales, sin embargo, no son complementos confiables y, en algunos casos, pueden conducir a resultados sesgados o ilógicos (Ejemplo: un automóvil autónomo que toma una rotonda en dirección contraria).

De ahí el interés por combinar el aprendizaje profundo con otros métodos, una IA simbólica por ejemplo basada en reglas de negocio predefinidas, el código de circulación en nuestro ejemplo, que se inyectará en la red para afinar su razonamiento.

El mejor lenguaje de programación para el aprendizaje automático

Los lenguajes de programación más efectivos para el aprendizaje automático son Python y R. Los científicos de datos están familiarizados con estos dos lenguajes. Pero también existen otros lenguajes para el aprendizaje automático.

Diferentes proyectos requieren diferentes lenguajes. Las herramientas de IA son bibliotecas de software para realizar tareas. Según GitHub, el mejor lenguaje de programación para el aprendizaje automático es Python.

Python se puede utilizar para análisis y minería de datos. También permite desarrollar diferentes modelos y algoritmos de aprendizaje automático. Python permite la agrupación, clasificación, regresión y reducción de dimensionalidad. La comunidad pitón es importante, y es relativamente fácil de aprender Python.

En conclusión

El aprendizaje automático es importante porque brinda a las empresas información sobre las tendencias en el comportamiento de los clientes y los modelos operativos comerciales, al tiempo que respalda el desarrollo de nuevos productos.

Muchas de las empresas líderes de la actualidad, como Facebook, Google y Uber, están haciendo que el aprendizaje automático sea fundamental para sus operaciones. El aprendizaje automático se ha convertido en un diferenciador competitivo importante para muchas empresas.

Si quieres saber más sobre el aprendizaje automático. Comienza a aprender Python y, con el tiempo, te convertirás en un profesional. Siéntete libre de comentar si hay algo que no entiendas.