Comprender el alcance del aprendizaje automático y sus aplicaciones

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Coches que se conducen solos, sistemas de vigilancia automatizados y bots personales. El alcance de aprendizaje automático es inmensa y crece cada día. El aprendizaje automático se ha convertido en una parte importante de nuestra vida y, sin embargo, mucha gente no entiende cómo funciona. A veces, incluso las personas expertas en tecnología parecen estar desconcertadas por el concepto de aprendizaje automático. Aunque el aprendizaje automático puede parecer desalentador al principio, es algo valioso de entender. Aparte del sector tecnológico, los investigadores científicos han afirmado que entender el aprendizaje automático puede mejorar nuestras habilidades motrices porque nos influye para desarrollar una forma de pensar sistemática.

¿Veremos en el futuro a los robots ocupando los puestos de trabajo de los humanos?

 

 

 

 

 

 

 

 

 

¿Qué es el aprendizaje automático?

Para empezar, es importante entender qué es el aprendizaje automático. Tom Mitchell (profesor de C.S. en la C.M.U.) clasifica el aprendizaje automático como un programa informático que se dice que aprende de la experiencia "E" con respecto a alguna clase de tareas "T" y a la medida de rendimiento "P", si su rendimiento en las tareas en "T", medido por "P", mejora con la experiencia "E". En palabras sencillas, la esencia del aprendizaje automático es cuando un programa informático puede mejorar la realización de una determinada tarea en comparación con sus actuaciones anteriores. Si un programa informático es capaz de mejorar sistemáticamente en un juego cada vez que juega, entonces ese programa informático está utilizando el aprendizaje automático para mejorar su rendimiento.

Esto plantea una cuestión crítica sobre cómo un programa informático puede aprender por sí mismo. Por ejemplo, la mayoría de los programas se comportan de la manera que se les indica. Para la gran mayoría de los programas informáticos existen directrices y restricciones sobre lo que un programa puede hacer y no puede hacer. Por lo tanto, al principio parece extraño que un programa sea capaz de aprender de la experiencia y sea capaz de mejorar después de cada tarea. Sin embargo, ese es el propósito y la especialidad del aprendizaje automático. El aprendizaje automático da a los programas informáticos la capacidad de aprender y mejorar. Las dos formas principales en que los programas informáticos manifiestan el aprendizaje automático son el aprendizaje supervisado y el aprendizaje reforzado.

Aprendizaje supervisado frente a aprendizaje reforzado

El aprendizaje supervisado es cuando se entrena a una máquina para que haga algo utilizando los datos existentes. Las máquinas son alimentadas con toneladas de datos y el algoritmo utiliza sus datos previamente analizados para aprender y tomar decisiones. Por ejemplo, si una máquina recibe toneladas de datos sobre el sector inmobiliario, pronto aprenderá a entender el mercado de la vivienda basándose en factores como la economía, la bolsa, el tipo impositivo y el crecimiento de la población.

Por otro lado, el aprendizaje reforzado sigue un enfoque diferente al del aprendizaje automático. El aprendizaje reforzado alimenta a la máquina con datos aleatorios o esporádicos. Después de examinar cantidades masivas de datos, la máquina es capaz de crear patrones y juicios a partir de los cuales puede aprender. A continuación, estos patrones se evalúan y se corrigen, lo que permite a la máquina comprender mejor la tarea en cuestión. Por ejemplo, los niños pequeños aprenden un idioma escuchando a los que les rodean. Tras escuchar continuamente palabras y frases al azar, empiezan a elaborar un patrón que tiene sentido para ellos. Esto les permite aprender un idioma con bastante rapidez e interactuar con los demás. El mismo concepto se está aplicando a los sistemas de procesamiento del lenguaje natural.

Alcance del aprendizaje automático y algunas aplicaciones

-Predicción de fallos de seguridad, detección de malware y otras anomalías en los datos
-Recomendaciones personalizadas (por ejemplo: Netflix, Amazon)
-Mejorar los resultados de las búsquedas en línea en función de las preferencias
-Procesamiento del lenguaje natural
-Autos y hogares inteligentes (IoT)
Tecnología portátilespecialmente en el ámbito de la sanidad

Los algoritmos de aprendizaje automático impulsan los coches sin conductor

Últimas investigaciones sobre el aprendizaje automático

Los avances actuales en el aprendizaje automático se centran principalmente en la renovación de las redes neuronales. Los investigadores creen que si se racionalizan las redes neuronales, las máquinas podrán imitar los procesos de aprendizaje humanos. Estos nuevos marcos de aprendizaje pueden ser herramientas extremadamente poderosas y tienen la capacidad de transformar drásticamente cualquier industria. El campo del aprendizaje automático está logrando constantemente nuevos avances cada día y tiene el potencial de revolucionar completamente nuestro futuro.

Con el rápido aumento del alcance del aprendizaje automático, las empresas y los investigadores a menudo necesitan consultar expertos en aprendizaje automático para que le ayuden a escribir algoritmos y a desarrollar soluciones eficaces de IA/ML. ¿Se apoderará el aprendizaje automático de todos los sectores, y se convertirán los robots humanoides y los coches inteligentes en algo habitual en los hogares? Tendremos que esperar y observar.


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Sobre el autor

Manoj Kumar es un entusiasta de la tecnología y las startups. Sus áreas de investigación actuales incluyen IoT, Big Data e Inteligencia Artificial. Está muy emocionado por ver cómo la tecnología transformará el futuro. Twitter: @manoj_kumar_99

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