{"id":12908,"date":"2022-04-30T10:42:21","date_gmt":"2022-04-30T13:42:21","guid":{"rendered":"http:\/\/infoseguridadit.com\/electronica\/?p=12908"},"modified":"2022-04-30T10:42:23","modified_gmt":"2022-04-30T13:42:23","slug":"machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/infoseguridadit.com\/electronica\/2022\/04\/30\/machine-learning\/","title":{"rendered":"Machine Learning: una de las formas de la Inteligencia Artificial"},"content":{"rendered":"\n

Machine learning es una forma de la IA<\/a> que permite a un sistema aprender de los datos en lugar de aprender mediante la programaci\u00f3n expl\u00edcita. Sin embargo, machine learning no es un proceso sencillo. Conforme el algoritmo ingiere datos de entrenamiento, es posible producir modelos m\u00e1s precisos basados en datos. Un modelo de machine learning es la salida de informaci\u00f3n que se genera cuando entrena su algoritmo de machine learning con datos. Despu\u00e9s del entrenamiento, al proporcionar un modelo con una entrada, se le dar\u00e1 una salida. Por ejemplo, un algoritmo predictivo crear\u00e1 un modelo predictivo. A continuaci\u00f3n, cuando proporcione el modelo predictivo con datos, recibir\u00e1 un pron\u00f3stico basado en los datos que entrenaron al modelo.<\/p>\n\n\n\n

\"Machine
Machine learning concept vector illustration<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Machine learning permite modelos a entrenar con conjuntos de datos antes de ser implementados. Algunos modelos de machine learning est\u00e1n online y son continuos. Este proceso iterativo de modelos online conduce a una mejora en los tipos de asociaciones hechas entre los elementos de datos. Debido a su complejidad y tama\u00f1o, estos patrones y asociaciones podr\u00edan haber sido f\u00e1cilmente pasados por alto por la observaci\u00f3n humana. Despu\u00e9s de que un modelo ha sido entrenado, se puede utilizar en tiempo real para aprender de los datos. Las mejoras en la precisi\u00f3n son el resultado del proceso de entrenamiento y la automatizaci\u00f3n que forman parte del machine learning.<\/p>\n\n\n\n

Las t\u00e9cnicas de machine learning son necesarias para mejorar la precisi\u00f3n de los modelos predictivos. Dependiendo de la naturaleza del problema empresarial que se est\u00e1 atendiendo, existen diferentes enfoques basados en el tipo y volumen de los datos. En esta secci\u00f3n, discutimos las categor\u00edas del machine learning.<\/p>\n\n\n\n

\"machine<\/figure>\n\n\n\n

Aprendizaje supervisado<\/strong><\/p>\n\n\n\n

El aprendizaje supervisado comienza t\u00edpicamente con un conjunto establecido de datos y una cierta comprensi\u00f3n de c\u00f3mo se clasifican estos datos. El aprendizaje supervisado tiene la intenci\u00f3n de encontrar patrones en datos que se pueden aplicar a un proceso de anal\u00edtica. Estos datos tienen caracter\u00edsticas etiquetadas que definen el significado de los datos. Por ejemplo, se puede crear una aplicaci\u00f3n de machine learning con base en im\u00e1genes y descripciones escritas que distinga entre millones de animales.<\/p>\n\n\n\n

Aprendizaje no supervisado<\/strong><\/p>\n\n\n\n

El aprendizaje no supervisado se utiliza cuando el problema requiere una cantidad masiva de datos sin etiquetar. Por ejemplo, las aplicaciones de redes sociales, tales como Twitter, Instagram y Snapchat, tienen grandes cantidades de datos sin etiquetar. La comprensi\u00f3n del significado detr\u00e1s de estos datos requiere algoritmos que clasifican los datos con base en los patrones o cl\u00fasteres que encuentra. El aprendizaje no supervisado lleva a cabo un proceso iterativo, analizando los datos sin intervenci\u00f3n humana. Se utiliza con la tecnolog\u00eda de detecci\u00f3n de spam en e-mails. Existen demasiadas variables en los e-mails leg\u00edtimos y de spam para que un analista etiquete una cantidad masiva de e-mail no solicitado. En su lugar, los clasificadores de machine learning, basados en clustering y asociaci\u00f3n, se aplican para identificar e-mail no deseado.<\/p>\n\n\n\n

Aprendizaje de refuerzo<\/strong><\/p>\n\n\n\n

El aprendizaje de refuerzo es un modelo de aprendizaje conductual. El algoritmo recibe retroalimentaci\u00f3n del an\u00e1lisis de datos, conduciendo el usuario hacia el mejor resultado. El aprendizaje de refuerzo difiere de otros tipos de aprendizaje supervisado, porque el sistema no est\u00e1 entrenado con el conjunto de datos de ejemplo. M\u00e1s bien, el sistema aprende a trav\u00e9s de la prueba y el error. Por lo tanto, una secuencia de decisiones exitosas conduce al fortalecimiento del proceso, porque es el que resuelve el problema de manera m\u00e1s efectiva.<\/p>\n\n\n\n

Deep learning<\/strong><\/p>\n\n\n\n

El deep learning es un m\u00e9todo espec\u00edfico de machine learning que incorpora las redes neuronales en capas sucesivas para aprender de los datos de manera iterativa. El deep learning es especialmente \u00fatil cuando se trata de aprender patrones de datos no estructurados. Las redes neuronales complejas de deep learning est\u00e1n dise\u00f1adas para emular c\u00f3mo funciona el cerebro humano, as\u00ed que las computadoras pueden ser entrenadas para lidiar con abstracciones y problemas mal definidos.\u00a0 Las redes neuronales y el deep learning se utilizan a menudo en el reconocimiento de im\u00e1genes, voz y aplicaciones de visi\u00f3n de computadora.<\/p>\n\n\n\n

Fuente: IBM<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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