El aprendizaje automático es una técnica de análisis de datos que automatiza la creación de modelos analíticos. Además, es una rama de la inteligencia artificial que se basa en la premisa de que los sistemas pueden aprender de los datos. Además, detecte patrones e implemente decisiones con poca o ninguna intervención humana. Este estudio básicamente mostrará qué es el aprendizaje automático, los tipos, los ejemplos y el curso.
¿Cuál es la importancia del aprendizaje automático?
Del mismo modo, la misma dinámica que ha hecho que la minería de datos y el análisis bayesiano sean más populares que nunca están impulsando un interés renovado en el aprendizaje automático. Además, cosas como aumentar los volúmenes de datos y la variedad, más barato y más potente informática procesamiento y almacenamiento de datos a bajo costo.
Todo esto significa que los modelos se pueden crear de forma rápida y automática. Eso puede incluso evaluar datos más grandes y complicados y ofrecer respuestas más rápidas y precisas, incluso a gran escala. Y así, al desarrollar modelos detallados, una empresa mejora sus posibilidades de reconocer posibilidades valiosas o evitar riesgos inesperados.
Tipos de aprendizaje automático
Aquí hay diferentes tipos de aprendizaje automático
Tipos de aprendizaje automático: supervisado
La máquina se enseña con el ejemplo en el aprendizaje supervisado. Mientras tanto, el operador le da al algoritmo de la máquina un conjunto de datos conocido con las entradas y salidas deseadas. Y el sistema debe descubrir cómo obtener esas entradas y salidas.
Aunque el operador es consciente de las soluciones adecuadas al problema. El algoritmo reconoce patrones en los datos, aprende de las observaciones y genera predicciones. Además, el algoritmo crea predicciones, que luego son rectificadas por el operador, y este proceso se repite hasta que el algoritmo alcanza un alto grado de efectividad.
En primer lugar, la clasificación, en segundo lugar, la regresión y, por último, la previsión son subconjuntos del aprendizaje supervisado.
Clasificación: En tareas de clasificación. La computadora de aprendizaje automático finalmente debe concluir a partir de los datos observados y seleccionar si realizar o no la tarea.
¿En qué categoría entran las nuevas observaciones? Al filtrar correos electrónicos como 'spam o 'no spam'. Por ejemplo, el programa debe examinar los datos de observación existentes y filtrar los correos electrónicos de manera adecuada.
Regresión: este desafío requiere que el algoritmo de aprendizaje automático estime y comprenda las relaciones entre las variables. Además, el análisis de regresión es específicamente beneficioso para la predicción y el pronóstico. Ya que se centra en una variable dependiente y una secuencia de otras variables cambiantes.
Pronóstico: es la práctica de predecir el futuro con base en hechos pasados y presentes, y se usa ampliamente para analizar patrones.
Tipos de aprendizaje automático: semisupervisado
El aprendizaje semisupervisado es bastante similar al aprendizaje supervisado. En el sentido de que emplea tanto datos etiquetados como no etiquetados. Además, los datos etiquetados son información que tiene etiquetas relevantes para que el algoritmo pueda interpretarlos. Mientras que los datos no etiquetados no tienen esa información. Al utilizar este
Los algoritmos de aprendizaje automático, cuando se combinan, pueden aprender a categorizar datos no etiquetados.
Tipos de Machine Learning: Aprendizaje sin supervisión
En este caso, el algoritmo de aprendizaje automático examina los datos para detectar patrones. Mientras tanto, no hay una clave de respuesta ni un operador humano que brinde orientación. Más bien, al analizar los datos accesibles, la máquina determina las correlaciones y asociaciones. Además, se deja que el algoritmo de la máquina entienda grandes conjuntos de datos. Y también abordar esos datos en un proceso de aprendizaje no supervisado. Pero luego el algoritmo intenta organizar esos datos para describir su estructura. Sin embargo, esto podría implicar agrupar los datos en grupos o disponerlos de una manera más organizada.
A medida que evalúa datos adicionales, su capacidad para tomar decisiones basadas en esos datos aumenta y se vuelve más refinada.
Las siguientes actividades están bajo el alcance del aprendizaje no supervisado:
Clustering es el proceso de agrupar colecciones de datos comparables (basado en criterios definidos). Es esencial para segmentar los datos en diferentes grupos y analizar cada conjunto de datos para descubrir tendencias.
La reducción de dimensiones es el proceso de reducir el número de variables en la investigación para obtener la información exacta requerida.
Tipos de aprendizaje automático: mediante refuerzo
El aprendizaje por refuerzo se ocupa de los procedimientos de aprendizaje reglamentados. En el que un algoritmo de máquina es un conjunto de acciones, parámetros y valores finales a seguir. Siguiendo la definición de las reglas, el algoritmo de aprendizaje automático intenta explorar varias opciones y posibilidades. De este modo, monitoreamos y evaluamos cada resultado para determinar cuál es el ideal. Además, el aprendizaje por refuerzo instruye a las máquinas a través de prueba y error. Además, aprende de experiencias previas y comienza a ajustar su estrategia en reacción a la situación para lograr el mayor resultado potencial.
Lea también: 5 usos del aprendizaje automático en el lugar de trabajo
Ejemplos de aprendizaje automático
Reconocimiento de imágenes
En el mundo real, el reconocimiento de imágenes es un ejemplo bien conocido y ampliamente utilizado de aprendizaje digital. Además, puede reconocer un objeto como una imagen digital dependiendo de la intensidad de los píxeles en fotografías en blanco y negro o en color.
Ejemplos de aprendizaje automático de reconocimiento de imágenes del mundo real:
Primer ejemplo: clasificar una radiografía como maligna o no cancerosa.
Segundo ejemplo: dar un nombre a una cara fotografiada (también conocido como "etiquetado" en las redes sociales).
Tercer ejemplo: el reconocimiento de escritura a mano se logra dividiendo una sola letra en imágenes más pequeñas.
También se emplea a menudo para la identificación facial basada en imágenes. La tecnología puede descubrir puntos en común y relacionarlos con rostros mediante el uso de una base de datos de personas. Este es un término que se usa con frecuencia en la aplicación de la ley.
Reconocimiento del habla
El aprendizaje automático es capaz de convertir voz en texto. Además, algunas soluciones de software pueden convertir la voz en vivo y la voz grabada en archivos de texto. Las intensidades en las bandas de tiempo-frecuencia también se pueden usar para segmentar el habla.
Ejemplos de aprendizaje automático de reconocimiento de voz en el mundo real:
En primer lugar, busque por voz
En segundo lugar, marcar un número de teléfono
En tercer lugar, el comando Aparato
Dispositivos como Google Home y Amazon Alexa son ejemplos de cómo se utiliza el software de reconocimiento de voz.
Evaluación médica
El aprendizaje automático puede ayudar en el diagnóstico de enfermedades. Además, muchos médicos utilizan chatbots con reconocimiento de voz para identificar patrones en los síntomas.
Ejemplos de aprendizaje automático de diagnósticos médicos del mundo real:
- Ayudar en la formulación de un diagnóstico o recomendar un curso de tratamiento.
- se utiliza en oncología y patología para identificar tejido maligno.
- Examinar fluidos corporales En casos raros de enfermedades, la combinación de software de reconocimiento facial y aprendizaje automático permite escanear imágenes de pacientes. más la identificación de fenotipos asociado a enfermedades genéticas poco frecuentes.
Cobertura estadística
El arbitraje es un automatizado relacionado con las finanzas enfoque comercial utilizado para administrar un gran volumen de valores. Sin embargo, se utiliza un algoritmo comercial en el enfoque para analizar un grupo de valores utilizando correlaciones y datos económicos.
Machine Learning Ejemplos de arbitraje estadístico en el mundo real:
Negociación algorítmica que examina la microestructura de un mercado
Analiza enormes cantidades de datos
Reconocer oportunidades de arbitraje en tiempo real.
El aprendizaje automático mejora el enfoque de arbitraje al optimizarlo.
Analítica predictiva
El aprendizaje automático puede categorizar los datos accesibles en agrupaciones, que posteriormente pueden especificarse mediante reglas definidas por los analistas. Sin embargo, una vez que se completa la clasificación, los analistas pueden calcular la probabilidad de falla.
Aprendizaje automático Ejemplos de análisis predictivo en acción:
- Determinar si una transacción es fraudulenta o legal
- Mejorar los métodos de predicción para calcular la probabilidad de un problema.
Una de las aplicaciones más prometedoras del aprendizaje automático es el análisis predictivo. Se puede usar para todo, desde la creación de productos hasta la fijación de precios de bienes raíces.
Extracción
La información estructurada se puede extraer de datos no estructurados mediante el aprendizaje automático. Las organizaciones acumulan cantidades masivas de datos de sus clientes. Además, el proceso de anotar conjuntos de datos para herramientas de análisis predictivo se automatiza mediante algoritmos de aprendizaje automático.
Ejemplos de Machine Learning de extracción del mundo real:
Cree un modelo que pueda anticipar anomalías en las cuerdas vocales.
Crea estrategias para prevenir, diagnosticar y tratar enfermedades.
Ayudar a los médicos a diagnosticar y tratar rápidamente los problemas.
Por lo general, estos procedimientos requieren mucho tiempo. El aprendizaje automático, por otro lado, puede rastrear y extraer información de miles de millones de muestras de datos.
Con Machine Learning, el futuro es más brillante
El aprendizaje automático es una maravillosa tecnología de inteligencia artificial. El aprendizaje automático ya ha transformado nuestra vida cotidiana y el futuro en sus primeras aplicaciones
Consulte el Generador de personalización si está listo para aplicar el aprendizaje automático a su estrategia comercial y generar experiencias personalizadas. ¡Use modelos y análisis predictivos para conocer las preferencias de cada cliente!
Curso de Aprendizaje Automático
Curso de aprendizaje automático: regresión lineal de una variable
En función de un valor de entrada, la regresión lineal predice una salida de valor real. Discutimos el uso de la regresión lineal para predecir los precios de la vivienda, presentamos el concepto de una función de costo y presentamos el método de aprendizaje de gradiente descendente.
Curso de aprendizaje automático: revisión de álgebra lineal
Este módulo opcional refresca a los estudiantes sobre conceptos de álgebra lineal. Se requiere una comprensión fundamental de álgebra lineal para el resto del curso, particularmente cuando comenzamos a cubrir modelos con múltiples variables.
Curso de aprendizaje automático: regresión lineal de múltiples variables
¿Qué pasa si su entrada contiene múltiples valores? Este módulo demuestra cómo se puede ampliar la regresión lineal para tener en cuenta múltiples funciones de entrada. También repasamos las mejores prácticas para poner en práctica la regresión lineal.
Curso de Machine Learning: Tutorial para Octave/Matlab
Este curso incluye tareas de programación que lo ayudarán a comprender cómo poner en práctica los algoritmos de aprendizaje. En segundo lugar, deberá usar Octave o MATLAB para completar las tareas de programación. Este módulo lo introduce a Octave/Matlab y lo guía a través del proceso de envío de una tarea.
Curso de Machine Learning: Regularización
Los modelos de aprendizaje automático deben poder generalizarse bien a nuevos ejemplos que el modelo nunca antes había visto. Además, presentamos la regularización en este módulo para ayudar a evitar que los modelos sobreajusten los datos de entrenamiento.
Machine Learning: Representación en Redes Neuronales
Las redes neuronales son un modelo que se basa en cómo funciona el cerebro. Además, es ampliamente utilizado en muchas aplicaciones hoy en día. cuando su teléfono interpreta y comprende sus comandos de voz, lo más probable es que una red neuronal ayude a comprender su discurso. Nuevamente, cuando cobra un cheque, las máquinas que leen automáticamente los dígitos también usan redes neuronales.
¿Cuál es el lenguaje más efectivo para el aprendizaje automático?
Aunque son más lentos, los lenguajes de bajo nivel (como R, C++ o Java) son más difíciles de dominar. Los lenguajes de alto nivel (como Python y JavaScript) son más rápidos de aprender pero más lentos de usar. Python es un lenguaje vital para el análisis de datos y el aprendizaje automático.
¿Qué distingue a la IA del aprendizaje automático?
La IA es utilizada por computadoras "inteligentes" para imitar el pensamiento humano y llevar a cabo actividades independientes. El proceso por el cual un sistema informático se vuelve inteligente se denomina aprendizaje automático. El uso de una red neuronal, que es una colección de algoritmos basados en el cerebro humano, es un método para enseñar a una computadora a imitar el razonamiento humano.
¿Son necesarias las matemáticas para el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático se basa en gran medida en las matemáticas para ayudar a crear algoritmos que puedan aprender de los datos y hacer predicciones precisas.
¿Se requiere codificación para el aprendizaje automático?
Sí, se requiere algo de experiencia en codificación si desea trabajar en los campos de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
¿Es desafiante el aprendizaje automático?
La necesidad de una comprensión profunda de numerosas áreas de las matemáticas y la informática, así como la meticulosa atención a los detalles necesarios para detectar ineficiencias algorítmicas, son factores que hacen que el aprendizaje automático sea un desafío. Para optimizar un algoritmo, las aplicaciones de aprendizaje automático también requieren una atención precisa.
Conclusión
El aprendizaje automático es muy esencial como hombre de negocios o mujer, incluso como estudiante. El estudio anterior obviamente es la prueba.
Preguntas frecuentes sobre aprendizaje automático
¿Qué es la IA frente al aprendizaje automático?
La inteligencia artificial es una tecnología que permite a una máquina simular el comportamiento humano. Sin embargo, el aprendizaje automático es un subconjunto de la IA que permite que una máquina aprenda automáticamente de datos anteriores sin programar explícitamente. El objetivo de la IA es crear un sistema informático inteligente como los humanos para resolver problemas complejos.
¿Cuáles son los cuatro tipos de aprendizaje automático?
Hay cuatro tipos de algoritmos de aprendizaje automático: en primer lugar, supervisados, en segundo lugar, semisupervisados, en tercer lugar, no supervisados y, por último, de refuerzo.
¿Es difícil el aprendizaje automático?
Aunque muchas de las herramientas avanzadas de aprendizaje automático son difíciles de usar. Y también requieren una gran cantidad de conocimientos sofisticados en matemáticas avanzadas, estadísticas e ingeniería de software. Los principiantes pueden hacer mucho con los conceptos básicos, que son ampliamente accesibles. Por lo tanto, para dominar el aprendizaje automático, algunas matemáticas son obligatorias.
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