El aprendizaje automático (Machine Learning en inglés) es una arista de la inteligencia artificial. Su principal objetivo es enseñar a las computadoras a aprender de los datos y mejorar con la experiencia, en lugar de programarlas explícitamente para hacerlo.
Según SAP Insights, los algoritmos del aprendizaje automático se entrenan para encontrar patrones y correlaciones en grandes conjuntos de datos y para tomar las mejores decisiones y predicciones basadas en ese análisis.
El aprendizaje automático mejora con el uso y se vuelve más preciso en cuanto tiene más acceso a datos. Las aplicaciones del aprendizaje automático están a nuestro alrededor: en nuestros hogares, nuestros carritos de compras, medios de entretenimiento e inclusive en la atención médica.
¿Cómo se relaciona el aprendizaje automático con la inteligencia artificial?
El aprendizaje automático, y sus componentes de aprendizaje profundo y redes neuronales, encajan como subconjuntos concéntricos de inteligencia artificial. La inteligencia artificial procesa los datos para tomar decisiones y hacer predicciones.
Los algoritmos de aprendizaje automático permiten que la IA no solo procese esos datos, sino que los use para aprender y volverse más inteligente, sin necesidad de programación adicional.
La inteligencia artificial dirige todos los subconjuntos de aprendizaje automático que se encuentran debajo de ella. Dentro del primer subconjunto está el aprendizaje automático; dentro de eso está el aprendizaje profundo, y luego las redes neuronales.
¿Qué es una red neuronal artificial?
Una red neuronal artificial se modela como las neuronas de un cerebro biológico. Las neuronas artificiales se llaman nodos y se agrupan en múltiples capas, operando en paralelo. Cuando una neurona artificial recibe una señal numérica, la procesa y envía una señal a las otras neuronas conectadas a ella. Al igual que en el cerebro humano, el refuerzo neuronal mejora el reconocimiento de patrones, la experiencia y el aprendizaje en general.
¿Qué es el aprendizaje profundo?
Este tipo de aprendizaje automático se denomina «profundo» porque incluye muchas capas de la red neuronal y volúmenes masivos de datos complejos y dispares. Para lograr un aprendizaje profundo, el sistema interactúa con múltiples capas en la red, extrayendo resultados de nivel cada vez más alto.
Por ejemplo, un sistema de aprendizaje profundo que procesa imágenes de la naturaleza y busca rosas rojas reconocerá, en la primera capa, una planta. A medida que se mueve a través de las capas neuronales, identificará una flor, luego una rosa y finalmente una rosa roja. Los ejemplos de aplicaciones de aprendizaje profundo incluyen el reconocimiento de voz, la clasificación de imágenes y más.
¿Cómo funciona el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático se compone de diferentes tipos de modelos de aprendizaje automático, que utilizan varias técnicas algorítmicas. Según la naturaleza de los datos y el resultado deseado, se puede utilizar uno de los cuatro modelos de aprendizaje: supervisado, no supervisado, semisupervisado o de refuerzo.
Dentro de cada uno de esos modelos, se pueden aplicar una o más técnicas algorítmicas, en relación con los conjuntos de datos en uso y los resultados previstos. Los algoritmos de aprendizaje automático están diseñados básicamente para clasificar cosas, encontrar patrones, predecir resultados y tomar decisiones informadas. Los algoritmos se pueden usar de uno en uno o combinados para lograr la mejor precisión posible cuando se trata de datos complejos e impredecibles.