¿Qué es el Machine Learning? Conoce los 3 tipos de ML que existen

Qué es el Machine Learning

En plena era digital, cada día conocemos nuevos términos y conceptos. Uno de los que más se habla en la actualidad es el Machine Learning. Dicho de una forma sencilla, es una rama de la Inteligencia Artificial que se encarga de la programación de las máquinas para que aprendan y piensen por sí mismas. Aprender no significa simplemente memorizar y recolectar datos, sino que consiste en la creación de un modelo tomando la información suministrada como base.

Definición de ML

El ML se puede definir como la ciencia que permite a las computadoras aprender y actuar de la misma forma que lo hacen las personas. Mejoran su aprendizaje a lo largo del tiempo de manera totalmente autónoma a partir de una serie de datos e información en forma de interacciones y observaciones con el mundo real.

Ofrece por lo tanto una forma eficiente de obtener conocimiento transformando en información los datos disponibles. De esta manera mejora progresivamente el rendimiento de los modelos predictivos, tomando decisiones objetivas y en tiempo real basadas en dichos datos.

En los últimos años el ML se ha convertido en una tecnología ampliamente utilizada en todo el mundo. Empresas de diferentes ámbitos la están aplicando en un diferentes ámbitos: conducción de vehículos autónomos, reconocimiento de voz…

Tipos de ML

Se pueden diferenciar un total de tres tipos de Machine Learning diferentes.

  • Aprendizaje supervisado: tal y como su propio nombre indica, son aquellos modelos que se entrenan con varios ejemplos en los que los resultados de salida se conocen previamente.
  • Aprendizaje no supervisado: en este caso los datos que se tratan están sin etiquetar y su estructura es completamente desconocida.
  • Aprendizaje profundo: y, por último, el aprendizaje profundo, más conocido como Deep Learning. De utiliza una estructura jerárquica de redes neuronales artificiales para llevar a cabo el análisis de datos de manera no lineal.

Elementos en un modelo de Machine Learning

Para el desarrollo de un modelo de ML son tres los elementos clave.

  • Entradas (input): se conoce como tal a las características, variables independientes, atributos, entradas…
  • Resultados (output): es el objetivo, respuesta, variable dependiente…
  • Fila: incluye tanto input como output y también se conoce como observación y registro.

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