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Machine Learning

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¿Qué es machine learning?

El machine learning es un método de análisis de datos que automatiza la construcción de modelos analíticos. Es una rama de la inteligencia artificial basada en la idea de que los sistemas pueden aprender de datos, identificar patrones y tomar decisiones con mínima intervención humana.

Machine Learning es el sub campo de las ciencias de la computación y una rama de la inteligencia artificial cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender. De forma más concreta, se trata de crear procesos capaces de generalizar comportamientos a partir de una información suministrada en forma de ejemplos. Es, por lo tanto, un proceso de inducción del conocimiento. En muchas ocasiones el campo de actuación del aprendizaje automático se solapa con el de la estadística computacional, ya que las dos disciplinas se basan en el análisis de datos. Sin embargo, el aprendizaje automático también se centra en el estudio de la complejidad computacional de los problemas. Muchos problemas son de clase NP-hard, por lo que gran parte de la investigación realizada en aprendizaje automático está enfocada al diseño de soluciones factibles a esos problemas.

Vea aquí el artículo completo de www.sas.com.

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¿Cuando usar machine learning?

Se pueden usar para predecir cuándo un cliente se va a dar de baja y gestionar la mejor acción que lo evite. En pocas palabras, con Machine Learning se puede pasar de ser reactivos a ser proactivos.

Tipos de machine learning

Un software informático de Aprendizaje Automático se sirve de experiencias y evidencias en forma de datos, con los que comprender por sí mismo patrones o comportamientos. De este modo, puede elaborar predicciones de escenarios o iniciar operaciones que son la solución para una tarea específica.

A partir de un gran número de ejemplos de una situación, puede elaborarse un modelo que puede deducir y generalizar un comportamiento ya observado, y a partir de él realizar predicciones para casos totalmente nuevos. Como ejemplo, se puede considerar la predicción del valor de unas acciones en el futuro según el comportamiento de las mismas en periodos previos.

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1. Aprendizaje supervisado: Este tipo de aprendizaje se basa en lo que se conoce como información de entrenamiento. Se entrena al sistema proporcionándole cierta cantidad de datos definiéndolos al detalle con etiquetas. Por ejemplo, proporcionando a la computadora fotos de perros y gatos con etiquetas que los definen como tales.

2. Aprendizaje no supervisado: En este tipo de aprendizaje no se usan valores verdaderos o etiquetas. Estos sistemas tienen como finalidad la comprensión y abstracción de patrones de información de manera directa. Este es un modelo de problema que se conoce como clustering. Es un método de entrenamiento más parecido al modo en que los humanos procesan la información.

3. Aprendizaje por refuerzo: En la técnica de aprendizaje mediante refuerzo, los sistemas aprenden a partir de la experiencia. Como ejemplo se puede observar el comportamiento de un coche autónomo. Cuando el vehículo toma una decisión errónea, es penalizado, dentro de un sistema de registro de valores. Mediante dicho sistema de premios y castigos, el vehículo desarrolla una forma más efectiva de realizar sus tareas.

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¿Cómo funciona el software de machine learning?

El software de inteligencia de datos de machine learning permite a las computadoras se programan a sí mismas, hasta cierto punto, usando dichos algoritmos. Estos funcionan como ingenieros que pueden diseñar nuevas respuestas informáticas, como respuesta a la información que se les suministra a través de su interfaz u otros medios. Todo nuevo dato se convierte en un nuevo algoritmo, y a más datos, mayor complejidad y efectividad de cálculo puede proporcionar el sistema informático.

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