El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial que se centra en dotar a los ordenadores de la capacidad de aprender de los datos, sin estar explícitamente programados para ello. Los algoritmos de aprendizaje automático construyen modelos basados en datos de muestra para hacer predicciones o recomendaciones. Estos algoritmos son capaces de mejorar automáticamente con más datos.
El aprendizaje automático es un campo de la informática en rápido crecimiento, con muchas aplicaciones prácticas en áreas como los motores de búsqueda, la detección de fraudes y el control robótico.
¿Es la IA diferente del aprendizaje automático? El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA que se ocupa de la creación de algoritmos que pueden aprender de los datos y hacer predicciones sobre ellos. La IA, por otro lado, es un término más amplio que abarca tanto el aprendizaje automático como otras formas de inteligencia artificial, como el procesamiento del lenguaje natural y la visión por ordenador.
¿En qué se diferencian la IA y el aprendizaje automático?
La IA se diferencia del aprendizaje automático. La IA, un subcampo de la informática, se ocupa de crear agentes inteligentes. Son ordenadores que pueden pensar, razonar y aprender de forma autónoma. Un subcampo de la IA, el aprendizaje automático, se ocupa de los algoritmos que son capaces de aprender de los datos.
¿Quién utiliza el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático 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 los datos, identificar patrones y hacer predicciones con una mínima intervención humana.
El aprendizaje automático se utiliza ampliamente en diversas aplicaciones, como el filtrado de correo electrónico, la detección de intrusos en la red y la visión por ordenador.
¿Cuántos algoritmos de ML hay?
El número de algoritmos de aprendizaje automático aumenta constantemente a medida que se desarrollan nuevos métodos. Hace unos años, un estudio sobre los algoritmos de aprendizaje automático reveló que había una docena de familias principales de algoritmos (véase "A Few Useful Things to Know about Machine Learning" de Pedro Domingos). Hoy en día, hay muchas más.
¿Cuáles son los 2 tipos de aprendizaje ML?
1. Aprendizaje supervisado: El aprendizaje supervisado es un tipo de algoritmo de aprendizaje automático que utiliza un conjunto de datos etiquetados para aprender a predecir etiquetas para nuevos puntos de datos. Las etiquetas son proporcionadas por un supervisor humano.
2. 2. Aprendizaje no supervisado: El aprendizaje no supervisado es un tipo de algoritmo de aprendizaje automático que aprende de datos no etiquetados. El algoritmo trata de encontrar patrones en los datos y no requiere un supervisor humano.