El machine learning es una de las tecnologías de inteligencia artificial que más se aplica para resolver situaciones. Existen tres tipos de aprendizaje automático que se emplean de acuerdo con las necesidades que plantee cada problema. En I Am Jarvis, Iamjarvis.com, te explicamos en qué consiste esta clasificación.
En qué consiste el machine learning
Machine learning o aprendizaje automático es una de las áreas de inteligencia artificial que desarrolla sistemas que hace que las computadoras aprendan de forma automatizada. Es decir, toman sus propias decisiones.
Se trata de algoritmos capaces de identificar patrones y predecir comportamientos. Y no solo eso, sino que pueden mejorarse a sí mismos.
El machine learning se utiliza de diversas maneras y diversas áreas. Por ejemplo, para clasificar el correo no deseado, en videojuegos, sistemas de recomendación, para análisis de consumidores, atención al cliente y mucho más.
Existen tres tipos de algoritmos de aprendizaje automático. La diferencia principal entre estos tiene que ver en el conocimiento previo que tiene la máquina sobre la tarea a realizar; es decir el uso de datos de entrenamiento.
A continuación, distinguimos entre cada uno de los tipos de algoritmo del aprendizaje automático.
Tipos de aprendizaje automático
En primer lugar, está el aprendizaje supervisado, que también es el más sencillo de aplicar.
“Supervisado” significa que se le ha dado cierta información a priori al algoritmo para que, a partir de allí, clasifique las muestras que van entrando.
A esa información a priori se le llama datos de entrenamiento o etiquetas. Después de alimentar al algoritmo con esas etiquetas se hace un ajuste para que aprenda a clasificar las nuevas entradas comparándolas con los datos iniciales.
De esta manera, el algoritmo adquiere la capacidad de clasificar los datos y signarles una etiqueta adecuada.
Este es el tipo de algoritmo que se utiliza para determinar si un correo electrónico es spam o no o para mostrar la publicidad adecuada a un público.
Por otra parte, está el aprendizaje no supervisado, que se diferencia del anterior en que no tiene ningún conocimiento a priori. Es decir, no tiene etiquetas lo que lo hace más subjetivo.
Dentro de esta clasificación encontramos los algoritmos de clustering y los de asociación. En general, lo que se hace es tomar los datos y agruparlos de acuerdo con las características similares que compartan.
Un ejemplo de aprendizaje no supervisado son las recomendaciones de vídeos en plataformas como YouTube.
El tercer tipo de aprendizaje automático es el aprendizaje por refuerzo. Este algoritmo es más complejo que los anteriores. El aprendizaje aquí se da por prueba y error, basado en un sistema de recompensa.
Es decir, se presenta una situación y el algoritmo decide la acción que va a tomar, buscando obtener la mejor recompensa a partir de esa acción. De esta manera el robot va aprendiendo. Al principio puede cometer muchos errores, pero luego tomará las decisiones más adecuadas. Uno de los usos más comunes es en videojuegos.
Ninguno de los tipos de aprendizaje automático es mejor que otro. El uso de alguno dependerá de ciertos elementos, como los factores que afectan la toma de decisión. Además, no es extraño tener que pasar de una categoría a otra.