¿Cómo funciona el aprendizaje automático?

¿Cómo funciona el aprendizaje automático?

Esta puede no ser una de las grandes preguntas de la vida. Pero el tema del aprendizaje automático es todo lo que se rumorea en la comunidad de inteligencia artificial (AI) en estos días.

La idea de que las máquinas realmente están aprendiendo puede ser una novedad para ti. Y podría preguntarse cómo lo hacen sin un cerebro .

Sí, las máquinas no tienen cerebro. No como cerebros humanos, al menos. Pero están aprendiendo.

Entonces, ¿cómo funciona el aprendizaje automático?

La noción de que las máquinas realmente están aprendiendo puede ser un poco desconcertante. Especialmente si te criaron en libros y películas de ciencia ficción.

Pero el aprendizaje automático es tan aterrador como una cabeza bobble.

Es mucho más similar a la minería de datos que a los robots malvados que se apoderan del mundo. En ambos sistemas, se buscan datos en un intento de encontrar patrones.

La diferencia es que con la extracción de datos, los datos se extraen por el bien de la comprensión humana. El aprendizaje automático utiliza los datos para encontrar patrones y luego ajusta las acciones del programa según esos patrones.

Son algoritmos.

Y estos algoritmos de aprendizaje automático se pueden usar para aplicar lo que se aprendió en el pasado a nuevos datos o para extraer inferencias de conjuntos de datos.

De acuerdo, entonces pongámoslo en términos más simples.

Digamos que quiere comprar la mejor máquina de algodón de azúcar en el mercado. Usted encuentra lo que parece ser el modelo perfecto.

Luego busca un poco más profundo y finalmente aterriza en los comentarios para ese modelo perfecto. Si aparecen palabras como “excelente”, “excelente” o “asombroso fluffability”, puede estar seguro de su decisión de realizar una compra.

Por otro lado, si siguen apareciendo palabras como “malo”, “mala calidad” o “prendido fuego”, usted sabe que probablemente sea mejor pasar a otra máquina. O incluso deseche la idea y compre algo menos susceptible de pudrirse los dientes.

En cualquier caso, las revisiones lo ayudan a actuar en función del patrón de palabras que aparece en ellas. Los compradores que escribieron reseñas de productos influirán en otros compradores.

Y sus revisiones tendrán una influencia en futuras compras. A partir de esto, ahora existe un patrón entre las personas que ya hicieron una compra y los futuros compradores del producto.

El aprendizaje automático intenta codificar este proceso humano de toma de decisiones en algoritmos utilizables.

Esa es la respuesta más simple a cómo funciona el aprendizaje automático.

Es importante entender que se deben cumplir tres condiciones antes de que uno pueda aplicar el aprendizaje automático a un problema.

1. Debe haber un patrón en los datos de entrada para llegar a una conclusión.

Por ejemplo, si creíamos que las revisiones no tenían ningún significado, entonces no nos ayudarían a tomar una decisión.

Para que el aprendizaje automático resuelva un problema, el algoritmo debe tener un patrón para inferir.

2. Tiene que haber datos suficientes para aplicar el aprendizaje automático a un problema.

Si no hubo revisiones de productos en absoluto, será difícil llegar a una decisión sobre si comprar el producto. ¿Derecha?

3. Nosotros, los humanos, no podemos formular una expresión matemática que describa el comportamiento del problema.

Esto es lo que hace que la mayoría de los cerebros humanos implosionen.

Entonces ahora el aprendizaje automático se usa para encontrar significado en los datos y realizar “aprendizaje” para llegar a una aproximación matemática que describe el comportamiento del problema.

Eso es todo en pocas palabras.

En conclusión, las máquinas no se están apoderando del mundo. Aún no.



 

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