{"id":20480,"date":"2021-06-04T14:21:19","date_gmt":"2021-06-04T12:21:19","guid":{"rendered":"https:\/\/www.contents.com\/aprendizaje-automatico-que-es-como-funciona-para-que-es\/"},"modified":"2024-05-16T02:41:09","modified_gmt":"2024-05-16T00:41:09","slug":"aprendizaje-automatico-que-es-como-funciona-para-que-es","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.contents.com\/es\/magazine\/inteligencia-artificial\/aprendizaje-automatico-que-es-como-funciona-para-que-es\/","title":{"rendered":"Aprendizaje autom\u00e1tico: qu\u00e9 es, c\u00f3mo funciona y para qu\u00e9 es"},"content":{"rendered":"

El aprendizaje autom\u00e1tico y las redes neuronales son t\u00e9cnicas inform\u00e1ticas que permiten ense\u00f1ar el comportamiento humano a una computadora o robot a trav\u00e9s de programas de aprendizaje autom\u00e1tico. Los algoritmos utilizan m\u00e9todos<\/strong> que les permiten aprender informaci\u00f3n directamente de los datos, sin modelos matem\u00e1ticos ni ecuaciones predeterminadas.<\/p>\n

Estos tipos de algoritmos son adaptativos, por lo que a medida que aumentan los ejemplos de los que aprender, mejora su rendimiento. Veamos, por tanto, en detalle cu\u00e1les son las diversas caracter\u00edsticas de esta tecnolog\u00eda.<\/p>\n

Qu\u00e9 es el aprendizaje autom\u00e1tico<\/h2>\n

El aprendizaje autom\u00e1tico, en el sentido tradicional de la inform\u00e1tica, es un proceso que se refiere a la capacidad de las m\u00e1quinas para aprender sin haber sido programadas previamente.\u00a0\u00a0El aprendizaje autom\u00e1tico permite a los ordenadores aprender de la experiencia<\/strong>: hay aprendizaje cuando el programa consigue mejorar su rendimiento tras realizar o completar una acci\u00f3n, incluso equivocada, ya que el principio de \u00abmal aprendes\u00bb es v\u00e1lido.<\/p>\n

De forma inform\u00e1tica todo esto significa que en lugar de escribir un c\u00f3digo de programaci\u00f3n con el que se le diga al ordenador qu\u00e9 hacer, al programa se le dan solo bloques de datos que son procesados de forma independiente por los algoritmos, de esta manera la m\u00e1quina desarrollar\u00e1 la propia l\u00f3gica para llevar a cabo la tarea requerida.<\/p>\n

C\u00f3mo funciona el aprendizaje autom\u00e1tico<\/h2>\n

El aprendizaje autom\u00e1tico es un proceso que puede funcionar en base a dos tipos principales de enfoques, el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado. \u00a0La primera, la supervisada, se refiere al hecho de que al ordenador se le dan ejemplos completos a seguir para llevar a cabo la tarea requerida; el aprendizaje no supervisado, por otro lado, requiere que el programa se deje trabajar sin ning\u00fan tipo de ayuda. \u00a0Veamos en detalle estos dos tipos y los diversos subconjuntos<\/strong> que los caracterizan.<\/p>\n

Aprendizaje supervisado<\/h3>\n

Con este tipo de aprendizaje autom\u00e1tico, tanto un conjunto de informaci\u00f3n como los datos de resultados deseados se dan a la m\u00e1quina. El objetivo final es que el sistema encuentre una regla general que conecte los datos entrantes con los datos salientes<\/strong>, de modo que encuentre el v\u00ednculo l\u00f3gico entre la informaci\u00f3n proporcionada para crear una regla que luego se pueda aplicar a casos similares.<\/p>\n

Aprendizaje no supervisado<\/h3>\n

En esta categor\u00eda de aprendizaje autom\u00e1tico, solo se proporcionan conjuntos de datos a la m\u00e1quina sin ninguna indicaci\u00f3n del resultado deseado.\u00a0 El prop\u00f3sito de este m\u00e9todo es rastrear patrones o esquemas ocultos y, a continuaci\u00f3n, identificar dentro de las entradas una estructura l\u00f3gica<\/strong> que a\u00fan no se ha etiquetado.<\/p>\n

Aprendizaje por refuerzo<\/h3>\n

Para el aprendizaje reforzado, se hace referencia al tipo de Machine Learning<\/a> en el que el sistema debe interactuar con un entorno din\u00e1mico (del que extrae datos de entrada) y lograr un objetivo, obteniendo as\u00ed una recompensa. Con este tipo de m\u00e9todo, el algoritmo tambi\u00e9n aprende de los errores<\/strong>, que se identifican mediante castigo. En resumen, el esquema de aprendizaje se basa en una \u00abrutina\u00bb de recompensa y castigo.<\/p>\n

Con este tipo de modelos, por ejemplo, el ordenador aprende a vencer a un oponente en un juego centr\u00e1ndose en realizar una tarea precisa con el objetivo de maximizar la recompensa<\/strong>; el sistema entonces jugando ser\u00e1 incorrecto y ser\u00e1 castigado, ya no repetir\u00e1 las acciones equivocadas y el rendimiento mejorar\u00e1.<\/p>\n

Aprendizaje semi-supervisado<\/h3>\n

Se trata de un modelo h\u00edbrido, en el que el equipo se proporciona un conjunto incompleto de datos. Algunos de estos luego tienen su propia producci\u00f3n como en el aprendizaje supervisado, mientras que otros carecen de ella, como en los no supervisados. El objetivo final, sin embargo, sigue siendo el mismo, identificar reglas y funciones para resolver problemas con los respectivos modelos de datos<\/strong> para lograr objetivos particulares.<\/p>\n

Otros enfoques del aprendizaje autom\u00e1tico<\/h2>\n

Existen otras subcategor\u00edas de Machine Learning, basadas en una clasificaci\u00f3n \u00abpr\u00e1ctica\u00bb porque se refieren a los planteamientos concretos de aplicaci\u00f3n de los distintos algoritmos, de los que se derivan precisamente las categor\u00edas de aprendizaje de los sistemas<\/strong>.<\/p>\n

El modelo de agrupaci\u00f3n en cl\u00fasteres<\/h3>\n

Se trata de modelos matem\u00e1ticos en los que se agrupan informaci\u00f3n y datos \u00absimilares\u00bb: por lo tanto, hay varios modelos de aprendizaje que se ocupan de identificar un \u00abcl\u00faster\u00bb y su naturaleza y modelos que en su lugar se ocupan de reconocer qu\u00e9 \u00abobjetos\u00bb forman parte de un grupo en lugar de otro.<\/p>\n

Modelos probabil\u00edsticos<\/h3>\n

Este tipo de modelo basa su proceso de aprendizaje en el c\u00e1lculo de la probabilidad, siendo el m\u00e1s famoso entre ellos la \u00abred de Bayes\u00bb, un modelo que representa en un grafo (estructura matem\u00e1tica) el conjunto de variables y sus dependencias condicionales<\/strong>.<\/p>\n

Aprendizaje autom\u00e1tico y redes neuronales<\/h3>\n

Por \u00faltimo, tenemos modelos basados en redes neuronales artificiales que utilizan algoritmos inspirados en la estructura y el funcionamiento de las redes neuronales biol\u00f3gicas<\/strong>, luego el cerebro humano, para el aprendizaje. Tambi\u00e9n hay redes neuronales multicapa que se relacionan con la categor\u00eda de aprendizaje profundo, por lo que el aprendizaje profundo y m\u00e1s en capas.<\/p>\n

Una red neuronal artificial recibe se\u00f1ales externas (entrada) en una capa de nodos de entrada (comparables a las neuronas), cada uno de los cuales est\u00e1 conectado con numerosos nodos internos, organizados en varios niveles. Cada nodo procesa las se\u00f1ales recibidas y transmite el resultado a los nodos subsiguientes.<\/p>\n

Aplicaciones de aprendizaje autom\u00e1tico<\/h2>\n

Las aplicaciones de esta tecnolog\u00eda son numerosas, muchas de las cuales ya forman parte de nuestra vida cotidiana sin que nos demos cuenta.<\/p>\n

Primer ejemplo de todo un motor de b\u00fasqueda, a trav\u00e9s de palabras clave devuelven resultados que son el resultado de un algoritmo de aprendizaje no supervisado<\/strong>. Otro ejemplo muy com\u00fan son los filtros de spam de correo electr\u00f3nico, cuyos sistemas de aprendizaje autom\u00e1tico aprenden continuamente a reconocer correos electr\u00f3nicos sospechosos<\/strong> y act\u00faan en consecuencia, luego eliminarlos antes de que se coloquen dentro de las bandejas de entrada principales.<\/p>\n

Los sistemas de recomendaci\u00f3n tambi\u00e9n se basan en el aprendizaje autom\u00e1tico, cuando navegamos por sitios web o aplicaciones particulares<\/strong>, tal vez las compras o la transmisi\u00f3n de video se nos sugerir\u00e1n productos con el tiempo seleccionados sobre la base de nuestra investigaci\u00f3n pasada.<\/p>\n

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Contents<\/b><\/a><\/p>\n

Contents es una empresa innovadora de tecnolog\u00eda de marketing de alto rendimiento que ha desarrollado una plataforma de software propia que analiza, produce y distribuye contenidos originales. Contents tambi\u00e9n utiliza un sistema de Generaci\u00f3n de Lenguaje Natural, basado en Inteligencia Artificial, que permite crear, en pocos segundos, contenidos nativos multiling\u00fces y personalizados, sin necesidad de intervenci\u00f3n humana. Nuestros servicios est\u00e1n dise\u00f1ados para el comercio electr\u00f3nico, los editores y las agencias web. \u00a1Reg\u00edstrate gratis!<\/a><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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