Existen tres tipos de machine learning que probablemente hayas oído mencionar alguna vez y que aquí te explicaremos. El machine learning está presente en muchas de las esferas de nuestra vida cotidiana. Las máquinas son capaces de aprender por medio de conjuntos de datos que producen algoritmos de machine learning impresionantes que facilitan nuestra vida y en ocasiones nos ayudan a la toma de decisiones. De ahí la importancia de reconocer cuáles son los tipos de machine learning.
¿Qué es el machine learning?
Antes de entrar en los tipos de machine learning debes saber que el aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que hace que las máquinas puedan aprender sin estar programadas para ello.
Sabemos que puede sonar un poco enredado al principio, pero piénsalo del siguiente modo: lo que se busca con el machine learning es recrear el modo de actuar y/o pensar del ser humano. Cuando tomas decisiones, muchas veces estas no son premeditadas, sino que están dadas por el contexto o por la situación del momento. Lo que se pretende con el aprendizaje automático es igual: hacer que el cerebro de un ordenador piense por sí mismo.
Tipos de machine learning
Existen tres tipos de machine learning que debes conocer:
Aprendizaje supervisado
El aprendizaje supervisado es aquel en el que la máquina se autoenseña y aprende con el ejemplo. Es decir, este es uno de los tipos de machine learning en el cual se deben brindar datos de entrada previos para poder generar algoritmos de aprendizaje supervisado que realicen predicciones más o menos exactas.
El algoritmo hace las predicciones mientras que un operador las corrige. Este proceso continúa hasta que el algoritmo tiene la capacidad de hacer predicciones de alto nivel y rendimiento.
El aprendizaje supervisado tiene cuatro tareas: detectar, clasificar, estimar y predecir.
Hay un matiz importante entre estimar y predecir. La estimación es algo que se hace para saber un resultado, por decirlo de algún modo, inmediato, mientras que la predicción tiene cierto componente temporal. Como ejemplo tenemos la predicción de la bolsa para mañana, ese «mañana» es un componente temporal.
Dentro de estos tipos de machine learning entran los algoritmos de agrupación, la regresión y el pronóstico.
Aprendizaje no supervisado
Este es uno de los tipos de machine learning en el que el algoritmo estudia los datos e intenta identificar patrones. En este caso, a diferencia del anterior, no hay un operador ni alguien pendiente de lo que sucede y de corregir los errores. La máquina, por sí sola, determina las correlaciones y relaciones mediante el análisis de los datos disponibles.
El aprendizaje no supervisado se compone de tres tareas: agrupar, comparar y recomendar.
En un otro post hablábamos del descubrimiento semanal de Spotify y el machine learning; este probablemente quepa dentro del aprendizaje no supervisado, ya que lo que hace es recomendarnos cosas.
En estos tipos de machine learning entran los algoritmos de agrupamiento o clustering y la reducción de dimensión.
Aprendizaje por refuerzo
El aprendizaje por refuerzo o aprendizaje reforzado se basa en maximizar la recompensa.
En estos tipos de machine learning lo que se busca es crear procesos de aprendizaje reglamentados en los que se proporciona un algoritmo de aprendizaje profundo o aprendizaje automático con un conjunto de acciones y parámetros, junto a unos resultados finales esperados.
Es un tipo de aprendizaje de prueba y error en el que no hay otra cosa más que un entorno en el que se castiga o se premia al objeto por cumplir o no con su objetivo.
El número de iteraciones se convierte en un factor determinante en este tipo de aprendizaje, ya que, como podemos observar con el ejercicio del cartpole, en el momento en el que el palo aprende a quedarse en pie, se debe mantener la constancia de números de iteraciones para que el palo no caiga.
¿Qué sigue?
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