MACHINE LEARNING es una rama apasionante de la inteligencia artificial y está a nuestro alrededor todo el tiempo.

MACHINE LEARNING saca a relucir el poder de los datos de nuevas maneras, como cuando Instagram sugiere Reels en su feed. 

Esta asombrosa tecnología ayuda a los procesos a aprender y mejorar a partir de la experiencia mediante el desarrollo de SOFTWARE

que puede acceder automáticamente a los datos y realizar tareas a través de predicciones y detecciones.

A medida que ingresa más datos en una máquina, esto ayuda a que los algoritmos le enseñen al sistema , mejorando así los resultados entregados. Cuando le pides a Alexa que reproduzca tu estación de música favorita en Amazon Echo, irá a la estación que escuchaste con más frecuencia. Puede mejorar y refinar aún más su experiencia auditiva diciéndole a Alexa que salte canciones, ajuste el volumen y muchos más comandos posibles. El MACHINE LEARNING y el rápido avance de la inteligencia artificial hacen que todo esto sea posible.

Comencemos respondiendo la pregunta principal: ¿Qué es el MACHINE LEARNING?

 

 

 

¿Qué es el MACHINE LEARNING exactamente?

 

Para empezar, e lMACHINE LEARNING es una subárea central de la Inteligencia Artificial (IA). Las aplicaciones de ML aprenden de la experiencia (o, para ser precisos, de los datos) como lo hacen los humanos sin programación directa. Cuando se exponen a nuevos datos, estas aplicaciones aprenden, crecen, cambian y se desarrollan por sí mismas. En otras palabras, el MACHINE LEARNING implica que las computadoras encuentren información muy valiosa sin que nadie le diga dónde buscar. En cambio, lo hacen aprovechando algoritmos que aprenden de los datos en un proceso iterativo.

La idea de automatizar la aplicación de cálculos matemáticos complejos a big data solo existe desde hace pocos años, aunque ahora está ganando más impulso.

En un nivel alto, el MACHINE LEARNING es la capacidad de adaptarse a nuevos datos de forma independiente y mediante iteraciones. 

Las aplicaciones aprenden de cálculos y transacciones anteriores y usan el "reconocimiento de patrones" para producir

resultados confiables e informados.

Es una técnica de análisis de datos que enseña a las computadoras a hacer lo que es natural para los humanos y los animales: aprender de la experiencia. Los algoritmos de MACHINE LEARNING utilizan métodos computacionales para "aprender" información directamente de los datos sin depender de una ecuación predeterminada como modelo. Los algoritmos mejoran su rendimiento de forma adaptativa a medida que aumenta el número de muestras disponibles para el aprendizaje. El DEEP LEARNING  es una forma especializada de MACHINE LEARNING.

 

 

 

Por qué es importante el MACHINE LEARNING

 

Con el auge de los grandes datos , el MACHINE LEARNING se ha convertido en una técnica clave para resolver problemas en áreas como:

 

• Finanzas computacionales , para calificación crediticia y negociación algorítmica

• Procesamiento de imágenes y visión artificial , para reconocimiento facial, detección de movimiento y detección de objetos

• Biología computacional , para detección de tumores, descubrimiento de fármacos y ADN

• Producción de energía , para previsiones de precios y cargas.

• Automoción, aeroespacial y fabricación , para mantenimiento predictivo

• Procesamiento de lenguaje natural , para aplicaciones de reconocimiento de voz 

 

 

 

 

 

Más datos, más preguntas, mejores respuestas

 

Los algoritmos de MACHINE LEARNING encuentran patrones naturales en los datos que generan información y lo ayudan a tomar mejores decisiones y predicciones. Se utilizan todos los días para tomar decisiones críticas en diagnósticos médicos, operaciones bursátiles, pronósticos de carga de energía y más. Por ejemplo, los sitios de medios se basan en el aprendizaje automático para filtrar millones de opciones y brindarle recomendaciones de canciones o películas. Los RETAILS lo utilizan para obtener información sobre el comportamiento de compra de sus clientes.

 

 

 

 

 

 

Cómo funciona el MACHINE LEARNING

 

El MACHINE LEARNING utiliza dos tipos de técnicas: aprendizaje supervisado , que entrena un modelo con datos de entrada y salida conocidos para que pueda predecir salidas futuras, y aprendizaje no supervisado , que encuentra patrones ocultos o estructuras intrínsecas en los datos de entrada.

 

Aprendizaje supervisado

El aprendizaje supervisado construye un modelo que hace predicciones basadas en evidencia en presencia de incertidumbre. Un algoritmo de aprendizaje supervisado toma un conjunto conocido de datos de entrada y respuestas conocidas a los datos (salida) y entrena un modelo para generar predicciones razonables para la respuesta a nuevos datos. 

Se usa aprendizaje supervisado si tiene datos conocidos para el resultado que está tratando de predecir.

El aprendizaje supervisado utiliza técnicas de clasificación y regresión para desarrollar modelos de aprendizaje automático

 

Aprendizaje sin supervisión

El aprendizaje no supervisado encuentra patrones ocultos o estructuras intrínsecas en los datos. 

Se utiliza para sacar inferencias de conjuntos de datos que consisten en datos de entrada sin respuestas etiquetadas.

El agrupamiento es la técnica de aprendizaje no supervisado más común. Se utiliza para el análisis exploratorio de datos para encontrar patrones ocultos o agrupaciones en los datos. Las aplicaciones para el análisis de conglomerados incluyen análisis de secuencias de genes, investigación de mercado y reconocimiento de objetos.

 

 

 

 

Creación de algoritmos que pueden analizar obras de arte

 

Los investigadores del Laboratorio de Arte e Inteligencia Artificial de la Universidad de Rutgers querían ver si un algoritmo informático podía clasificar pinturas por estilo, género y artista con la misma facilidad que un ser humano. Comenzaron identificando características visuales para clasificar el estilo de una pintura. Los algoritmos que desarrollaron clasificaron los estilos de las pinturas en la base de datos con un 60% de precisión, superando a los típicos humanos no expertos.

 

Los investigadores plantearon la hipótesis de que las características visuales útiles para la clasificación de estilos (un problema de aprendizaje supervisado) también podrían usarse para determinar las influencias artísticas (un problema no supervisado).

Utilizaron algoritmos de clasificación entrenados en imágenes de Google para identificar objetos específicos. Probaron los algoritmos en más de 1700 pinturas de 66 artistas diferentes que trabajaron durante un lapso de 550 años. El algoritmo identificó fácilmente obras conectadas, incluida la influencia del "Retrato del Papa Inocencio X" de Diego Velázquez en el "Estudio después del Retrato del Papa Inocencio X de Velázquez" de Francis Bacon.

 

Realmente investigaciones y experiencias como estas nos acercan un momento único en el campo de la Inteligencia Artificial.

Este área esta optimizando todos los procesos para que en un futuro no muy lejano la calidad de vida mejores sus valores y experiencias.