Aprendizaje automatizado. Transformando el ABC
Dentro de la Inteligencia Artificial, IA, existe una rama prometedora y emocionante, el aprendizaje automatizado o machine learning. Las industrias que más utilizan esta tecnología se extiende desde la medicina hasta la agricultura. Te contamos sobre el aprendizaje automatizado y cómo funciona.
Los sistemas siempre tienen algo para aprender, el aprendizaje automatizado les enseña a tomar decisiones sobre base de datos. Los algoritmos tienen un papel clave en este proceso, son los encargados de identificar patrones y realizar predicciones. Un sistema de aprendizaje automatizado funciona siguiendo pasos precisos para lograr un rendimiento de tiempo, es decir optimizar el trabajo.
Pasos del aprendizaje automatizado
- Recolección de datos, es importante almacenar los datos suficientes del problema que se quiera resolver para que el sistema pueda aprender a solucionarlos
- Entrenamiento, como todo aprendizaje necesita tener un tiempo de entrenamiento para entender el proceso de resolución. Se utilizan algoritmos de aprendizaje para ajustar el modelo en el parámetro ideal para solucionar un problema
- Validación, los datos se relacionan y se validan para lograr un resultado óptimo
- Predicción y evaluación, una vez que el sistema de IA logra pasar el paso de entrenamiento y validación, se produce una predicción sobre los nuevos datos. En este punto es importante que el talento humano valide constantemente los resultados para ajustar posibles errores y asegurar la eficacia resolutiva en un futuro
Los aprendizajes automatizados tienen variaciones de uso y por consecuencia variedad de modelos. En el caso del aprendizaje supervisado, el modelo se entrena con datos etiquetados, incluye entradas y salidas correctas, es ideal para tareas de clasificación. El aprendizaje no supervisado trabaja sin datos de etiqueta, solo busca patrones establecidos. Por otro lado, el aprendizaje por refuerzo aprende por un sistema similar al de recompensas y castigos, este sistema se utiliza en juegos y robótica.
Los aprendizajes automatizados pueden ser variados, en la salud se utiliza para diagnosticar enfermedades y personalizar tratamientos, en la agricultura se utiliza para predecir rendimiento de cultivos y para optimizar recursos naturales. El aprendizaje automatizado es una herramienta que ayuda a mejorar la calidad de vida y la optimización del tiempo.
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