Tipos y Modelos del Aprendizaje Automático

INTRODUCCION

Hoy en día las tecnologías se han puesto como una herramienta muy importante y especial para los humanos, por lo que gracias a ellas podemos realizar de manera eficiente nuestros trabajos laborales, tanto que, ahora los dispositivos tienen la capacidad de aprender, razonar, entender y formarse una idea a la realidad, esto ha generado que los usuarios sean dependientes de estas tecnologías.

Gracias a estas herramientas permiten al ser humano extender y potenciar sus habilidades, con un conjunto de conocimientos, procesos y acciones.

El aprendizaje automático es de mucha ayuda en tantos las empresas y organizaciones ya que las computadoras ya saben que productos les gusta a los clientes gracias a las valoraciones que le dan a cada producto.

En este ensayo vamos a describir las definiciones del aprendizaje en las computadoras o dispositivos, para que sirve y otras especificaciones.

DESARROLLO

El aprendizaje es algo relacionado con el tema que te esta detallando, muchas veces nosotros nos preguntamos ¿Qué es aprendizaje?, una definición general relacionada con el aprendizaje es: como un proceso que se obtienen habilidades, destrezas, conductas o valores, que muestran conocimiento a través de la experiencia, instrucciones, razonamiento y observación.

El aprendizaje automático es la rama de la inteligencia artificial, que permitan desarrollar diferentes técnicas que permitan que las computadoras o dispositivos aprendan, las computadoras encuentran algoritmos y heurísticas para poder mostrar los datos ya sea en un programa.

El aprendizaje automático esta constituido por una cantidad de aplicaciones, que tienen motores de búsqueda, diagnósticos médicos, para el fraude de uso de las tarjetas de créditos, análisis en los mercados de valores, para las secuencias de ADN, reconocimiento en el lenguaje natural, juegos y la robótica.

MODELOS

Los modelos sirven para resolver de forma automática una tarea en específico.

Los modelos geométricos: Están constituidos por una, dos o múltiples dimensiones. Un límite de la decisión lineal esta constituida por w*x=t, en donde el w es un vector, x es arbitrario y t es el umbral de la decisión.

Los modelos probabilísticos: Son aquellos que determinan las distribuciones de las probabilidades de una función con valores determinados.

Modelos lógicos: Se encargan de transformar y expresar todas y cada de las probabilidades en reglas mediante arboles de decisión.

Estos modelos se clasifican en dos partes los modelos de agrupamiento y modelos de gradiente. El agrupamiento divide el espacio de instancias en grupos. Los gradientes, como el nombre lo indica muestra un gradiente en la diferencia de cada instancia.

TIPOS DE ALGORITMOS

• Aprendizaje supervisado: Este produce una función que hace una conexión entre las entradas y salidas del sistema.
• Aprendizaje no supervisado: Donde el proceso se realiza solo por las entradas al sistema. El sistema tiene que reconocer cada uno de los patrones para trasladar las entradas.
• Aprendizaje semi-supervisado: Se refiere a una combinación entre el algoritmo supervisado y no supervisado.
• Aprendizaje por refuerzo: Tienen la capacidad de aprender visualizando en todas las direcciones del mundo y con un conjunto de información en ambas direcciones (del planeta a la máquina, y de maquina al planeta).
• Aprendizaje multitarea: En el caso de enfrentarse en un problema ya vistos usan los procesos que ya ha aprendido a lo largo del periodo.

CONCLUCION

En mi opinión las computadoras con aprendizaje automático han servido de gran ayuda para la humanidad ya que nos han facilitado la vida haciendo procesos complejos sin necesidad de que el ser humano intervenga como, por ejemplo: la capacidad de almacenar información de una forma rápida, reconocer cada uno de nosotros para el proceso de promover productos para las empresas y organizaciones.

No hay duda que estas herramientas con todos los algoritmos y modelos que hemos visto con más pasa el tiempo seguirán evolucionando y satisfaciendo a los clientes generando mas ganancias a todas las empresas y organizaciones.

El aprendizaje en las herramientas has sido un pilar fundamental ya que tienen la capacidad de aprender en base de la experiencia.