Dentro del campo del machine learning, conocer las aplicaciones de los tipos de aprendizaje automático es primordial, pues de esta manera entenderás cómo funcionan los distintos tipos de aprendizaje automático para el beneficio de distintas actividades.
En general, con la práctica es como puedes realmente entenderlo todo acerca de cuál es la importancia del machine learning. Así pues, a continuación te invitamos a seguir nuestro post acerca de las 12 aplicaciones de los tipos de aprendizaje automático.
Aplicaciones de los tipos de aprendizaje automático
Los tipos de aprendizaje automático se han gestionado a partir de los encuentros que los proyectos han tenido frente a problemas relacionados a la regresión, la clasificación, los pronósticos y el agrupamiento.
Pero ¿sabes en dónde te puedes encontrar con cada tipo? Si aún no lo sabes, a continuación te contamos acerca de ello y en cada uno de los tipos de aprendizaje automático, sobre los que también hablamos en nuestro artículo sobre solo tres de los cuatro tipos de machine learning.
Aplicaciones del aprendizaje supervisado
El aprendizaje supervisado está enfocado en la vigilancia sobre los proyectos; la máquina será impregnada de conocimientos distintos que resultarán en datos de salida específicos. Por lo tanto, las aplicaciones deberán seguir este camino. Algunas de las aplicaciones son:
- Diagnóstico médico: para esta aplicación se utilizan imágenes médicas y datos etiquetados anteriormente para relacionarlas con etiquetas de enfermedades.
- Detección de spam: para esta aplicación, los algoritmos clasifican los emails entre spam o no spam.
- Detección de fraude: para esta aplicación, se utiliza con data histórica para identificar los patrones que pueden llegar a un posible a un fraude.
- Segmentación de imágenes: se divide imágenes a partir de etiquetas preestablecidas.
Aplicaciones del aprendizaje no supervisado
El aprendizaje no supervisado solo utilizará un pequeño grupo de datos y de etiquetas para desarrollar los resultados. De esta manera, con el aprendizaje no supervisado, la máquina va a relacionar los elementos con diferentes etiquetas. Algunas de las aplicaciones son:
- Detección de anomalías: esta aplicación se utiliza para detectar posible oportunidades de fraude. Aquí se pueden encontrar puntos de data de error dentro del conjunto de datos.
- Sistemas de recomendación: el aprendizaje no supervisado se utiliza para crear aplicaciones con sistemas de recomendación en diferentes aplicaciones web o sitios de eCommerce.
- Análisis de red: esta aplicación del aprendizaje no supervisado se utiliza para identificar el plagio y el copyright.
- Valor singular de descomposición: la aplicación de SVD se utiliza para extraer información específica dentro de un conjunto de datos.
Aplicaciones del aprendizaje por refuerzo
El aprendizaje por refuerzo tiene el objetivo de recompensar los comportamientos deseados y serán penalizados los compartamientos que no lo son dentro del proyecto. Algunas de la aplicaciones de la vida real de aprendizaje por refuerzo son:
- Videojuegos: el aprendizaje por refuerzo se utiliza para establecer elementos de superhumano dentro de los videojuegos.
- Robótica: se utiliza el aprendizaje por refuerzo para construir robots en el área industrial y de fabricación.
- Administración de recurso: se utiliza para aprender automáticamente y para programar recursos.
- Extracción de texto o text mining: es una de las aplicaciones más importantes del aprendizaje por refuerzo.
Con estas 12 aplicaciones de los tipos de aprendizaje automático, dividas en tres de sus cuatros tipos, ya dispones de un conocimiento más panorámico de qué es y cómo se utiliza en el día a día el machine learning.
Si has llegado hasta aquí es porque has conocido cuáles son las 12 aplicaciones de los tipos de aprendizaje automático o machine learning. Ahora te queda aún más claro cómo es el funcionamiento de cada uno de los tipos de aprendizaje, pues has visto en qué lugares se pueden emplear toda esta serie de conceptos.
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