¿Qué tipos de machine learning existen?

El aprendizaje automático o aprendizaje automático es uno de los campos que participan en el desarrollo de la inteligencia artificial. Este se encarga de aprender del conjunto de datos de un programa o servicio, para luego mejorar la experiencia de una máquina con predicciones basadas en experiencias previas.

Dado que el aprendizaje automático ayuda a resolver problemas como la regresión, la clasificación, la predicción y la agrupación, debe dividirse en 4 tipos, que son: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, aprendizaje semisupervisado y aprendizaje por refuerzo. Por ello, a continuación te explicaremos en qué consisten los 4 tipos de aprendizaje automático.

7 tipos de algoritmos de aprendizaje automático

¿Cuáles son los algoritmos de aprendizaje automático más comunes y populares?

En las tareas de regresión, el programa de aprendizaje automático debe estimar y comprender las relaciones entre las variables. El análisis de regresión se enfoca en una variable dependiente y varias otras variables variables, lo que lo hace particularmente útil para pronosticar y pronosticar.

Aprendizaje por refuerzo

En los casos de aprendizaje supervisado existen tuplas ((X,y)). Sin embargo, en el caso del aprendizaje por refuerzo, lo que tenemos son problemas no supervisados ​​que reciben solo retroalimentación o refuerzo (por ejemplo, ganar o perder).

La información supervisada ((Y)) se reemplaza por información de tipo acción/reacción.

Machine Learning

El aprendizaje automático es una rama científica de la inteligencia artificial que permite comprender y diseñar módulos de aprendizaje automatizado para elementos tecnológicos y que estos pueden aprender progresivamente a partir de los datos que analizan.

Dentro de este campo del desarrollo científico existen categorías o tipos de aprendizaje entre los que destacan los conocidos como aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, aprendizaje profundo.

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.

2 comentarios en «¿Qué tipos de machine learning existen?»

  1. ¡El aprendizaje por refuerzo suena interesante! ¿Alguna experiencia aplicándolo en proyectos reales?

  2. ¡Creo que el aprendizaje por refuerzo es el futuro! ¿Quién está conmigo? 🚀🤖

Los comentarios están cerrados.