¿Cómo aprende un algoritmo de machine learning?

Finalmente, tenemos el aprendizaje por refuerzo. Este tipo de aprendizaje no se diferencia de otros por el tipo de datos que tenemos, sino por la forma de aprender en sí. Aquí encontramos problemas no supervisados ​​que reciben retroalimentación o refuerzo (gane o pierda) y, en base a eso, premiar los comportamientos deseados y penalizar los no deseados. De esta forma, un agente puede aprender por ensayo y error en un entorno dinámico e incierto, y mapear situaciones de acción para maximizar una determinada función de recompensa.

Un ejemplo de este tipo de aprendizaje son los modelos de juego como el ajedrez o AlphaGo. En ellos, el agente tiene información sobre las reglas del juego (cómo se mueve cada pieza, gira, etc.) y aprende a jugar solo. Al principio de manera más aleatoria y finalmente respondiendo a jugadas y movimientos más sofisticados.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El Machine Learning o aprendizaje automático es una disciplina en el campo de la Inteligencia Artificial que, a través de algoritmos, procesa una gran cantidad de datos para detectar patrones y tendencias, y realizar predicciones. Este aprendizaje permite que los ordenadores realicen tareas específicas de forma autónoma, es decir, sin necesidad de ser programados.

En España, el 70% de los consumidores ya compra online, por lo que es fundamental desarrollar una estrategia, como la Digital Customer Experience, a través de la recogida de datos y comportamiento de los usuarios.

Aprendizaje no supervisado

Otro tipo de aprendizaje automático se conoce como aprendizaje no supervisado. En los que se incluyen conjuntos de datos no etiquetados cuya estructura no se conoce previamente. En este tipo de aprendizaje, el objetivo es obtener información clave o importante sin conocer previamente la referencia de las variables de salida, explorando la estructura de los datos que no se etiqueta.

Dentro de este tipo de aprendizaje existen dos categorías específicas conocidas como clustering y reducción dimensional. El agrupamiento consiste en una técnica exploratoria para analizar datos en la que la información se organiza por grupos sin un conocimiento previo de la estructura que los compone. Esto se hace para obtener grupos de datos con características similares.

Aprendizaje por refuerzo:

Los algoritmos aprenden y mejoran su respuesta a partir de la experiencia mediante un proceso de retroalimentación. El sistema aprende del mundo que lo rodea y de los errores que comete hasta que encuentra la mejor manera de realizar una tarea.

Este es el caso de los coches autónomos: cuando uno de estos vehículos toma una decisión equivocada, es penalizado y aprende a no volver a hacerlo. Microsoft también usa este tipo de técnica en juegos como Minecraft para ver cómo los jugadores pueden mejorar su trabajo.

Estos algoritmos se ubican entre el aprendizaje supervisado y no supervisado, utilizando datos etiquetados y no etiquetados para el entrenamiento. Por lo general, se utiliza una pequeña cantidad de datos etiquetados y una gran cantidad de datos no etiquetados.

4 comentarios en «¿Cómo aprende un algoritmo de machine learning?»

  1. ¡Interesante discusión! ¿Realmente los algoritmos de machine learning aprenden como nosotros? 🤔

    • ¡Es un tema de debate fascinante! Aunque los algoritmos de machine learning pueden imitar el aprendizaje humano, su funcionamiento es diferente. Los algoritmos se basan en datos y patrones, mientras que nosotros también consideramos emociones, intuición y experiencias personales. ¡Interesante reflexión! 🧐

  2. ¡Interesante artículo! ¿Se podría comparar el aprendizaje automático con la forma en que aprendemos los humanos?

    • ¡Gracias por tu comentario! A pesar de las similitudes entre el aprendizaje automático y el aprendizaje humano, no podemos equipararlos completamente. El aprendizaje automático se basa en datos y algoritmos, mientras que los humanos incorporamos emociones, intuición y experiencias. ¿Qué opinas al respecto?

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