¿Qué se entiende por aprendizaje automático?

El aprendizaje automático puede definirse como un subconjunto que cae bajo el conjunto de inteligencia artificial. Principalmente arroja luz sobre el aprendizaje de las máquinas basándose en su experiencia y prediciendo consecuencias y acciones sobre la base de su experiencia pasada.

¿Cuál es el enfoque de Machine Learning?

El aprendizaje automático ha hecho posible que las computadoras y las máquinas tomen decisiones basadas en datos que no sean simplemente programadas explícitamente para realizar una tarea específica. Estos tipos de algoritmos, así como los programas, se crean de tal manera que las máquinas y las computadoras aprenden por sí mismas y luego pueden mejorar por sí mismas cuando se introducen a los datos que son nuevos y únicos para ellos.

El algoritmo de aprendizaje automático está equipado con el uso de datos de entrenamiento, esto se utiliza para la creación de un modelo. Cada vez que los datos exclusivos de la máquina se ingresan en el algoritmo de aprendizaje automático, entonces podemos adquirir predicciones basadas en el modelo. Por lo tanto, las máquinas están entrenadas para poder predecir por sí mismas.

Estas predicciones se toman en cuenta y se examinan para determinar su exactitud. Si la precisión recibe una respuesta positiva, el algoritmo de Aprendizaje automático se entrena una y otra vez con la ayuda de un conjunto aumentado para el entrenamiento de datos.

Las tareas involucradas en el aprendizaje automático se diferencian en varias categorías amplias. En caso de aprendizaje supervisado, el algoritmo crea un modelo que es matemático de un conjunto de datos que contiene tanto las entradas como las salidas que se desean. Por ejemplo, cuando la tarea consiste en averiguar si una imagen contiene un objeto específico, en el caso de un algoritmo de aprendizaje supervisado, el entrenamiento de datos incluye imágenes que contienen un objeto o no, y cada imagen tiene una etiqueta (esto es La salida) se refiere al hecho de si tiene el objeto o no.

En algunos casos únicos, la entrada introducida solo está disponible parcialmente o está restringida a ciertos comentarios especiales. En el caso de los algoritmos de aprendizaje semi supervisado, presentan modelos matemáticos de la capacitación de datos que están incompletos. En esto, a menudo se encuentra que partes de las entradas de muestra omiten la salida esperada que se desea.

Los algoritmos de regresión, así como los algoritmos de clasificación, se incluyen en los tipos de aprendizaje supervisado. En el caso de los algoritmos de clasificación, se implementan si las salidas se reducen a solo un conjunto de valores limitados.

En el caso de los algoritmos de regresión, se conocen debido a que sus salidas son continuas, lo que significa que pueden tener cualquier valor al alcance de un rango. Ejemplos de estos valores continuos son el precio, la longitud y la temperatura de un objeto.

Se utiliza un algoritmo de clasificación para filtrar correos electrónicos, en este caso, la entrada se puede considerar como el correo electrónico entrante y la salida será el nombre de la carpeta en la que se archiva el correo electrónico.

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