Tipos de aprendizaje automático: 3 tipos de aprendizaje automático que debe conocer

Cuando comienzas a aprender IA, te encuentras con un término con frecuencia: aprendizaje automático. ¿Qué es? ¿Tipos de aprendizaje automático, si los hay?

En este artículo, abordaremos estas mismas preguntas.

Empecemos.

¿Qué es el aprendizaje automático?

¿Alguna vez te has preguntado cómo te recomienda Facebook a tus amigos?

¿O cómo Amazon recomienda comprar sus productos?

Todos utilizan algoritmos de aprendizaje automático.

El aprendizaje automático se refiere al campo de estudio que permite a las máquinas seguir mejorando su rendimiento sin necesidad de programar.

A través del aprendizaje automático, su software y bots pueden aprender cosas nuevas siempre y dar mejores resultados.

Esas máquinas requieren mucha programación al principio. Pero una vez que comienzan el proceso, comienzan a aprender diferentes aspectos de la tarea por sí mismos. Como el aprendizaje automático puede ayudar a tantas industrias, el alcance futuro del aprendizaje automático es brillante.

El aprendizaje automático es una rama esencial de la IA, y encuentra sus usos en múltiples sectores, que incluyen:

• comercio electrónico
• Cuidado de la salud ( Leer : Aprendizaje automático en el cuidado de la salud)
• Medios de comunicación social
• Finanzas
• Automotor

Y muchos más.

¿Cómo funciona el aprendizaje automático?

En el aprendizaje automático, ingresa algunos datos de entrenamiento que entrenan a la computadora. Utiliza los datos para crear un modelo y, a medida que obtiene nuevos datos, los utiliza para hacer predicciones.

Si la predicción resulta ser incorrecta, la computadora reinicia el proceso nuevamente hasta que haga una predicción correcta.

Como habrás notado, el sistema aprende cada vez que hace una predicción. Era solo un ejemplo simple.

Los algoritmos de aprendizaje automático son bastante complejos y requieren muchos otros pasos. Las diferentes herramientas de aprendizaje automático le permiten explorar las profundidades de los dominios de la ciencia de datos, experimentar con ellos e innovar en soluciones de inteligencia artificial/aprendizaje automático completamente funcionales. Diferentes herramientas están diseñadas para diferentes necesidades. Por lo tanto, la elección de las herramientas de Machine Learning dependerá en gran medida del proyecto en cuestión, el resultado esperado y, a veces, su nivel de experiencia.

Diferentes tipos de aprendizaje automático

Estos son los siguientes tipos de aprendizaje automático:

Aprendizaje supervisado

El aprendizaje supervisado es cuando le proporciona a la máquina una gran cantidad de datos de entrenamiento para realizar una tarea específica.

Por ejemplo, para enseñarle a un niño el color rojo, le mostrarías un montón de cosas rojas como una manzana, una pelota roja, ¿verdad?

Después de mostrar el tipo de un montón de cosas rojas, le mostraría una cosa roja y le preguntaría de qué color es para averiguar si el niño lo ha aprendido o no.

En el aprendizaje supervisado, de manera similar le enseñas a la máquina.

Es el tipo de ML más accesible de implementar y también el más común.

En los datos de entrenamiento, alimentaría la máquina con muchos ejemplos similares y la computadora predeciría la respuesta. Luego, le daría retroalimentación a la computadora sobre si hizo la predicción correcta o no.

Ejemplo de aprendizaje supervisado

Le das a la máquina con la siguiente información:

2,7 = 9

5,6 = 11

9,10 = 19

Ahora le das a la máquina las siguientes preguntas:

9,1 = ?

8,9 = ?

20,4 = ?

Dependiendo de las respuestas de la máquina, le daría más datos de entrenamiento o le daría problemas más complejos.

El aprendizaje supervisado es específico de la tarea, y es por eso que es bastante común.

Aprendizaje sin supervisión

Como sugiere el nombre, el aprendizaje no supervisado es lo opuesto al aprendizaje supervisado. En este caso, no proporciona a la máquina ningún dato de entrenamiento.

La máquina tiene que llegar a conclusiones sin ningún dato etiquetado. Es un poco más difícil de implementar que el aprendizaje supervisado.

Se utiliza para agrupar datos y para encontrar anomalías.

Siguiendo el ejemplo que discutimos anteriormente, supongamos que al principio no le mostraste al niño diferentes cosas de color rojo.

En cambio, pones un montón de cosas de color rojo y verde frente a él y le pides que las separe.

El aprendizaje no supervisado es similar a este ejemplo.

Ejemplo de aprendizaje no supervisado

Suponga que tiene diferentes artículos de noticias y desea clasificarlos en diferentes categorías. Le darías los artículos a la máquina y esta detectaría los puntos en común entre ellos.

A continuación, dividirá los artículos en diferentes categorías según los datos que encuentre.

Ahora, cuando le des un artículo nuevo a la máquina, lo categorizará automáticamente.

Al igual que otros tipos de aprendizaje automático, también es bastante popular porque se basa en datos.

Aprendizaje reforzado

El aprendizaje por refuerzo es bastante diferente de otros tipos de aprendizaje automático (supervisado y no supervisado).

La relación entre los datos y la máquina también es bastante diferente de otros tipos de aprendizaje automático.

En el aprendizaje por refuerzo, la máquina aprende de sus errores. Le das a la máquina un entorno específico en el que puede realizar un conjunto determinado de acciones. Ahora, aprenderá por ensayo y error.

En el ejemplo que discutimos anteriormente, suponga que le muestra al niño una manzana y un plátano y luego le pregunta cuál es rojo.

Si el niño responde correctamente, le das un caramelo (o chocolate), y si el niño responde mal, no le das lo mismo.

En el aprendizaje por refuerzo, la máquina aprende de manera similar.

Ejemplo de aprendizaje por refuerzo

Le das a la máquina un laberinto para resolver. La máquina intentará descifrar el laberinto y cometerá errores. Siempre que falle al resolver el laberinto, lo intentará de nuevo. Y con cada error, la máquina aprenderá qué evitar.

Al repetir esta actividad, la máquina seguirá aprendiendo más información sobre el laberinto. Al usar esa información, también resolverá el laberinto en algún momento.

Aunque el aprendizaje por refuerzo es bastante difícil de implementar, encuentra aplicaciones en muchas industrias.

Aplicaciones de diferentes tipos de aprendizaje automático

Ahora sabe que hay tres tipos de aprendizaje automático, pero ¿dónde se usan? Bueno, los siguientes puntos aclaran lo mismo:

Aprendizaje supervisado

• Reconocimiento facial: reconocimiento de rostros en imágenes (Facebook y Google Photos)
• Filtro de correo no deseado: identifique los correos electrónicos no deseados comprobando su contenido

Aprendizaje sin supervisión

• Sistemas de recomendación: recomendar productos a los compradores (como Amazon)
• Categorización de datos: categorice los datos para una mejor organización
• Segmentación de clientes: clasifique a los clientes en diferentes categorías según diferentes cualidades

Aprendizaje reforzado

• Industria manufacturera: optimice el proceso de fabricación automatizado
• Robótica – Enseñar a las máquinas cómo evitar errores
• Videojuegos: mejor IA para personajes de videojuegos y NPC

¿Quieres usar el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es una de las tecnologías más influyentes del mundo. Esa es una gran razón por la que es tan popular hoy en día.

Muchas industrias emplean el aprendizaje automático para diferentes propósitos, por lo que la demanda aumenta día a día. Si desea obtener más información sobre las carreras en aprendizaje automático e inteligencia artificial, consulte IIIT-B y el Diploma PG en aprendizaje automático e inteligencia artificial de upGrad.