Nuestro mundo está cambiando a través de los avances tecnológicos, y el aprendizaje de las máquinas está a la vanguardia. Es uno de los factores que afectan a la forma en que las máquinas realizan las tareas. A través del aprendizaje automático, podemos realizar varias tareas diarias básicas y complejas. Las aplicaciones del aprendizaje automático incluyen el reconocimiento de voz, la proyección de imágenes, etc. Este campo de las ciencias computacionales ayuda a interpretar y analizar la estructura y el patrón de los datos para realizar tareas complejas. Estas tareas complejas a menudo requerirán la toma de decisiones, el razonamiento y el aprendizaje.

En palabras sencillas, se pueden insertar numerosos datos en el algoritmo del sistema. El sistema entonces analizará esos datos e identificará el patrón y la estructura de los datos para tomar decisiones. Además, el algoritmo utilizará nuevos resultados para mejorar la toma de decisiones en el futuro. A continuación encontrará varios tipos de algoritmo de aprendizaje automático:

Tipos del algoritmo de aprendizaje automático por estilo de aprendizaje

1. Aprendizaje supervisado

Con este método de aprendizaje de algoritmos, se entrena a la máquina proporcionando las respuestas correctas para los datos. Eso significa que todos los datos tienen respuestas precisas. En el aprendizaje supervisado, necesitas un profesional o supervisor con altas habilidades en ciencias de la información para realizar las tareas de entrenamiento. Puedes predecir el resultado de los datos no vistos proporcionando a la máquina datos etiquetados en el proceso de entrenamiento.

Este algoritmo de aprendizaje es similar a las instituciones de aprendizaje donde un profesor le proporciona el conocimiento sobre un tema. Y empiezas a explorar más sobre el tema por tu cuenta.

Cómo funciona el sistema

Digamos que quieres crear un algoritmo que te diga cuánto tiempo viajarás de tu oficina al trabajo. Necesitas proporcionar a tu sistema la siguiente información:

  • Ruta
  • El tráfico en esa ruta
  • La hora del día
  • Las condiciones climáticas

Una vez que el sistema recibe esta información como entrada, puede decirte cuánto tiempo necesitarás para llegar a casa. La entrada sería los datos que usted proporciona o que el sistema recibe a través de una fuente que usted asigna. El sistema calculará la información a través del algoritmo y le proporcionará la salida. Así que en el aprendizaje supervisado, la máquina necesita recoger los datos y las condiciones al instante y analizar el resultado.

2. Aprendizaje no supervisado

El aprendizaje no supervisado carece de la necesidad de intervención humana para proporcionar referencias y datos. El sistema recogerá los datos de fuentes desconocidas, los analizará y generará el resultado. Es imposible entrenar a este tipo de máquinas – estos tipos de máquinas ayudan a descubrir patrones y estructuras de datos desconocidos. El resultado puede ser a veces pobre que el aprendizaje supervisado, pero no hay manera de encontrar la precisión del resultado.

¿Cómo funciona el sistema?

Como este tipo de aprendizaje por máquina no requiere datos etiquetados, los datos codificados y el algoritmo trabajan juntos para la salida. El propósito del aprendizaje no supervisado es averiguar los patrones y tendencias ocultas. Por ejemplo, si diriges una fábrica que produce chips de computadora. Necesitas mantener varios factores, como la temperatura, la humedad y la vibración, para evitar fallos en los chips. Sin embargo, has descubierto que hay más chips que fallan. Para encontrar la razón y la combinación de factores que afectan a su producción, puede utilizar un algoritmo de agrupación no supervisado.

3. Aprendizaje semisupervisado

Como su nombre indica, este tipo de aprendizaje de la máquina es una mezcla de aprendizaje de la máquina supervisado y no supervisado. En este método de aprendizaje, se proporcionan etiquetas de algunos datos del sistema mientras que algunos datos no están etiquetados. La principal tarea de este sistema de aprendizaje es categorizar los datos no etiquetados analizando los datos etiquetados.

Cómo funciona el sistema

Como los datos etiquetados son caros, las máquinas de aprendizaje semisupervisadas crean datos etiquetados a partir de datos no etiquetados con un mínimo de recursos. Empresas como Google están usando SSL para etiquetar sus datos. El sistema analizará el patrón de datos etiquetados y utilizará el mismo patrón para etiquetar los datos que no incluyen ninguna etiqueta. Por ejemplo, si quieres que el sistema reconozca los pájaros de tu casa, añadirás fotos de pájaros etiquetados. Usando estos datos etiquetados, el sistema aprende acerca de las características de las aves, reconociéndolas instantáneamente. Con las nuevas imágenes que añadas al sistema, identificará a las aves a través de su algoritmo.

Tipos de algoritmo de aprendizaje automático por similitudes

A continuación encontrará otros tipos de algoritmos de aprendizaje de la máquina que se utilizan comúnmente:

1. Algoritmo de regresión

Un algoritmo de regresión es un tipo de aprendizaje de máquina supervisado. Este algoritmo funciona según la relación entre la entrada y la salida y genera nuevos datos. Por ejemplo, si quieres saber el precio de la casa, el sistema predecirá su precio en función de las características que ofrezcas. Estas características pueden incluir: cuántos dormitorios, cuál es el área, etc. Los algoritmos de regresión más populares son:

  • Regresión por mínimos cuadrados ordinarios (OLSR)
  • Regresión lineal
  • Regresión logística
  • Regresión por pasos
  • Líneas de Regresión Adaptativa Multivariante (MARS)
  • Suavizado de la trama de dispersión estimada localmente (LOESS)
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2. Algoritmo basado en la memoria

Otros nombres para este sistema de aprendizaje automático incluyen sistema basado en instancias o aprendizaje perezoso. Este algoritmo comparará cada nuevo problema con los datos del sistema a través del proceso de aprendizaje. Por ejemplo, si desea encontrar varios correos electrónicos basados en una palabra clave o en el nombre del remitente, un algoritmo basado en la memoria buscará en su bandeja de entrada y encontrará todos los correos electrónicos que incluyan esa palabra clave o del remitente específico. Los algoritmos basados en memoria más populares son:

  • k-Vecino más cercano (kNN)
  • Cuantificación de Vectores de Aprendizaje (LVQ)
  • Mapa auto-organizativo (SOM)
  • Aprendizaje ponderado local (LWL)
  • Máquinas Vectoriales de Apoyo (SVM)
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3. Algoritmos de regularización

Un algoritmo de regularización simplifica los datos o el problema para ayudar a reducir los errores y la sobrecarga. Para hacer la máquina más flexible, este algoritmo reduce el riesgo de sobreajuste. Este algoritmo hará que la máquina aprenda, en lugar de memorizar los datos, para funcionar bien con los datos no vistos. Los algoritmos de regularización más populares son:

  • Regresión de cresta
  • Operador de Selección y Encogimiento Mínimo Absoluto (LASSO)
  • Red elástica
  • Regresión de ángulo menor (LARS)
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4. Algoritmos de la red neuronal artificial


Este algoritmo imita el funcionamiento interno del cerebro humano. El cerebro contiene varias redes neuronales que transfieren los datos de entrada a salida después de procesarlos. De manera similar, esta misma técnica de capas de entrada y salida puede ayudar a entrenar las máquinas. Los algoritmos de redes neuronales artificiales también consisten en una red oculta que calcula el resultado y lo transfiere a la salida.

Conclusión

El aprendizaje automático es la tecnología del futuro que ayudará a resolver muchos problemas y tareas futuras. Los datos son el combustible de toda industria. Con el aprendizaje automático, podemos reunir, entender y encontrar nuevas tendencias y patrones para tomar decisiones mejores e informadas. El algoritmo de aprendizaje automático puede abrir nuevas puertas en el campo de la IA y la automatización.