Definición
Aprendizaje automático es la ciencia de hacer que una computadora actúe sin programación. El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que, en términos muy simples, puede considerarse como la automatización de la analítica predictiva.
Cómo funciona?
El Aprendizaje Automático utiliza algoritmos para analizar datos, aprender de ellos y luego hacer una determinación o predicción sobre algo en el mundo. Entonces, en lugar de codificar a mano las rutinas de software con un conjunto específico de instrucciones para realizar una tarea en particular, la máquina está “entrenada” usando grandes cantidades de datos y algoritmos que le dan la capacidad de aprender cómo realizar la tarea.
Para qué sirve?
El propósito del aprendizaje automático es descubrir patrones en sus datos y luego hacer predicciones basadas en esos a menudo, patrones complejos para responder preguntas de negocios y ayudar a resolver problemas.
Tipos
Hay tres tipos de algoritmos de aprendizaje automático:
1) Aprendizaje supervisado
Los conjuntos de datos se etiquetan para que los patrones se puedan detectar y utilizar para etiquetar nuevos conjuntos de datos.
2) Aprendizaje no supervisado
Los conjuntos de datos no están etiquetados y se ordenan según similitudes o diferencias
3) Aprendizaje de refuerzo
Los conjuntos de datos no están etiquetados pero, después de realizar una acción o varias acciones, el sistema de AI recibe comentarios.
Ejemplo
Por ejemplo, si proporcionas a un programa de aprendizaje automático con muchas imágenes de rayos X, junto con sus síntomas correspondientes, esta podrá ayudar (o posiblemente automatizar) el análisis de las imágenes de rayos X en el futuro.
La aplicación de aprendizaje automático comparará todas esas imágenes diferentes y encontrará cuáles son los patrones comunes en las imágenes que han sido etiquetadas con síntomas similares. Además, cuando le proporcione nuevas imágenes, comparará su contenido con los patrones que ha recogido y le dirá qué tan probable es que las imágenes contengan alguno de los síntomas que ha estudiado anteriormente.
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