Machine Learning: Qué es, tipos y aplicaciones actuales.

Machine Learning: Qué es, tipos y aplicaciones actuales.

¿Qué es Machine Learning?

Machine Learning es una parte de la inteligencia artificial, que consiste en que las máquinas aprendan de nuestras experiencias. En este caso, las experiencias son los datos que generamos mientras navegamos por Internet. Por lo tanto, gracias a nuestro historial, se obtienen datos, los cuales pueden tener o no distintas etiquetas con sus características. Cuantos mas datos haya, mejor será el modelo y mayor la precisión.

A continuación, tenemos un vídeo que explica brevemente que es Machine Learning y sus tipos:

 Tipos de Machine Learning

1.-  Supervised Learning – Aprendizaje supervisado

Imagen 1. Diagrama de flujo del aprendizaje supervisado. En "Tipos de aprendizaje automático", por Javier Luna Gonzalez, 2018

En este tipo de aprendizaje, se trabaja con datos etiquetados, es decir que por cada dato se recogen sus características, por ejemplo: Plátano ⇨ Fruta, dulce, amarillo.

Con esto se crea un patrón para poder predecir el dato (plátano), cuando el ordenador tiene alguna de esas características.

Ejemplos de aplicación:

• El reconocimiento facial que utiliza Facebook, en el que tras haber sido etiquetado en varias fotos, es capaz de mostrarte fotos en las que apareces aunque no hayas sido etiquetado.
• Las recomendaciones de series, películas, vídeos y música que te hacen distintas plataformas.

2.- Unsupervised Learning – Aprendizaje no supervisado

Imagen 2. Diagrama de flujo del aprendizaje no supervisado. En "Tipos de aprendizaje automático", por Javier Luna Gonzalez, 2018

En este tipo de aprendizaje, se trabaja con datos que no están etiquetados. Entonces, lo que hace el ordenador, es conseguir agrupar esos datos y finalmente los clasifica.

Ejemplos de aplicación:

• La clasificación de casas que hace Airbnb por ubicación.
• Buscar transacciones fraudulentas identificando anomalías.

3.- Reinforcement Learning – Aprendizaje por refuerzo

Imagen 3. Diagrama de flujo aprendizaje por refuerzo. En "Tipos de aprendizaje automático", por Javier Luna Gonzalez, 2018

En este último aprendizaje, la máquina aprende gracias al feedback. Por ejemplo si en una foto de un plátano te dice que es una manzana, tu lo corriges indicando que no se trata de un plátano, y así hasta que aprende.

Ejemplos de aplicación:

• Programación dinámica.
• Cuando los coches autónomos hacen algo mal, se les “castiga” y así hasta que lo hagan bien.

Finalmente, tenemos esta infografía que recoge los conceptos básicos de este post:

Imagen 4. Infografía Machine Learning. Fuente: Elaboración propia. Zuriñe Uriarte Martínez

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