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Dos de los términos que están en una tendencia muy al alza durante los últimos tiempos son Inteligencia Artificial y Machine Learning. Así pues, la Inteligencia Artificial está estrechamente relacionada al aprendizaje automático que los sistemas son capaces de desarrollar gracias a ella. Alcanzar este objetivo no es tarea fácil y para lograrlo, los desarrolladores optan por ceñirse a los fundamentos de los algoritmos de Inteligencia Artificial y Machine Learning.

Qué es el Machine Learning y cómo funciona

Habitualmente, es común encontrarse con situaciones en las que los conceptos de Inteligencia Artificial y Machine Learning son referenciados de forma errónea el uno con el otro. Realmente, es importante tener en cuenta que Machine Learning es un área que se encuentra inmersa en la Inteligencia Artificial.

Buscando dar respuesta, el Machine Learning o Aprendizaje Automático comprende la rama de la Inteligencia Artificial que hace posible el auto aprendizaje de ciertos aparatos virtuales, siguiendo unos patrones de comportamiento con la peculiaridad de no estar desarrolladas concretamente para desempeñar esta función. El aprendizaje automático, por ejemplo, es una de las principales ventajas de las campañas inteligentes en Google Ads.

Cuáles son los principales grupos de algoritmos del Machine Learning

Los algoritmos son pieza clave dentro de lo que es el cómputo del Machine Learning. Junto a la Inteligencia Artificial, los algoritmos toman un papel clave en el desarrollo de los patrones. En consecuencia, hay que recalcar que existen diversos grupos de algoritmos de Machine Learning entre los que podemos destacar los siguientes.

Aprendizaje supervisado

Este grupo de algoritmos se caracteriza por el aprendizaje ejemplificado. Tras asignar una muestra de datos específica, se espera que el sistema ejerza un número indeterminado de repeticiones para encontrar una salida al problema planteado. De esta forma, el sistema aprende de los errores realizados hasta obtener la respuesta adecuada.

Aprendizaje no supervisado

Se trata de un grupo de algoritmos que guardan cierto parecido con los anteriores. Su principal diferencia es que los algoritmos de aprendizaje no supervisado se ajustan únicamente dependiendo de los datos de entrada. El tipo de entrenamiento llevado a cabo por estos sistemas es realizado automáticamente por lo que están preparados para desempeñar procesos de mayor complejidad.

Aprendizaje por refuerzo

Este paradigma está focalizado en procesos de aprendizaje ordenado, en los que son asignados de manera previa algoritmos de aprendizaje automático con un agregado de directrices.

Qué tipos de algoritmos de Machine Learning existen

Algoritmos de regresión

Frente a estos tipos de funciones, el algoritmo de Inteligencia Artificial será el encargado de calcular la relación entre los distintos agentes que intervienen en el proceso.

Algoritmos bayesianos

Los algoritmos bayesianos deben su nombre a la fundamentación en el teorema de Bayes. En este caso, a diferencia de los algoritmos de regresión, todos los valores son independientes entre sí.

Algoritmos de agrupación

Es importante tener en cuenta que se utilizan para asignar categorías a aquellos datos que no han sido definidos previamente. Además, la aplicación de este modelo de algoritmos es única para el aprendizaje no supervisado.

Algoritmos de árbol de decisión

Este algoritmo posee el nombre de árbol de decisión debido a su dualidad en los posibles resultados ante una decisión determinada. Cada uno de los nodos del árbol hace referencia a una prueba determinada asignada a una variable concreta. Así mismo, las ramificaciones corresponden a los resultados de dichas pruebas.

Algoritmos de redes neuronales

Las redes neuronales hacen mención a aquellas variables influyentes en el desarrollo del proceso que se mantienen conectadas entre sí y trabajan de forma coordinada para solucionar conflictos concretos.

Algoritmos de reducción de dimensión

La dimensión, cuando comprime su tamaño, provoca una reducción considerable de las variables necesarias para obtener los resultados predefinidos.

Algoritmos de aprendizaje profundo

Este tipo de algoritmos se encargan de ejecutar datos mediante una serie de capas de algoritmos de redes neuronales.

En conclusión, Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático son dos conceptos que cada día suenan con más fuerza en el entorno laboral. Además, teniendo en cuenta la era en la que nos encontramos inmersos, es habitual ver cómo la tendencia del mercado es dirigirse hacia este tipo de soluciones de cara a su implementación. Del mismo modo, comprender los algoritmos de Inteligencia Artificial y Machine Learning va a permitir dar un salto cualitativo en la funcionalidad de numerosos procesos.

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