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Tipos de Machine Learning ¿cómo aprenden las máquinas?

Alguna vez te has preguntado ¿cómo aprenden las máquinas? ¿qué tipos de Machine Learning existen y por qué juegan un rol importante en el estilo de vida moderno?

Pues no eres el único, la mayoría de las personas que conozco tienen esta misma inquietud a pesar de ser una tecnología que data de hace ya varias décadas. Si tiene ya tanto tiempo ¿por qué ahora se ha vuelto tan necesaria?

Todas estas preguntas tienen una respuesta, para conocerlas sólo debes quedarte hasta el final.

¿Cuáles son los tipos de Machine Learning?

Machine Learning es una disciplina de estudio y de trabajo enfocada en el aprendizaje automático de las máquinas, computadoras y programas. Esta tecnología busca simplificar el trabajo de las personas a través de la automatización de los procesos.

Como resultado tenemos empleados más eficientes y contentos, pues en lugar de centrar sus esfuerzos en tareas repetitivas pueden emplear el tiempo en resolver situaciones más complejas que requieran de la intervención de una persona.

Esta tecnología nos brinda distintos tipos de Machine Learning que podemos elegir de acuerdo con los datos disponibles y los procesos que deseemos abordar.

¡Veamos uno a uno en detalle!

Aprendizaje supervisado

El aprendizaje supervisado genera todo su conocimiento a partir del estudio de datos etiquetados. Para este proceso se incluyen varios ejemplos con resultados conocidos previamente.

Esta técnica de aprendizaje es capaz de comprender los parámetros prestablecidos para luego, de forma progresiva, ajustar, incorporar y clasificar los nuevos datos.

El aprendizaje desarrollado por este modelo supervisado permite realizar predicciones correctas sobre el comportamiento futuro de los datos que aún no han sido procesados.

Aprendizaje no supervisado

Dentro de los tipos de Machine Learning también encontramos el modelo de aprendizaje no supervisado que, a diferencia del tipo anterior no recibe un entrenamiento previo.

No existen los datos etiquetados, por lo tanto, se desconoce la estructura de estos y lo que se busca es obtener información nueva sin la intervención de una persona que corrija el modelo de entrada.

Es bastante autónomo y posee una gran capacidad de organización. Los resultados a los que llega son descubiertos y comprobados por el propio aprendizaje.

Aprendizaje por refuerzo

El aprendizaje reforzado forma parte del aprendizaje profundo (Deep Learning), en este caso, el algoritmo evaluará el comportamiento del sistema dentro de un ambiente en el que no ha habido entrenamiento.

De esta manera, el modelo por refuerzo interpreta los datos por sí solo arrojando soluciones en base al ensayo y error.

La única referencia para el sistema serán los castigos y las recompensas que obtendrá por sus acciones, así logrará optimizar sus decisiones apoyándose en la información recopilada.

Machine Learning y su importancia en el mundo actual

Los tipos de Machine Learning tienen gran relevancia en el mundo moderno, ya que, ante el aumento de la interacción entre usuarios y máquinas además del exceso de información, estos modelos de aprendizaje son cada vez más necesarios.

Estos nos ayudan a saber cómo se relacionan las diversas variables que constituyen un proceso determinado disminuyendo el margen de error al momento de valorar los resultados obtenidos.

La Inteligencia Artificial y Machine Learning son muy útiles cuando existen actividades reiterativas que pueden ser optimizadas mediante métodos algorítmicos.

Actualmente son muchas las aplicaciones de esta tecnología incluyendo el área de RRHH, servicio de atención al cliente, finanzas ¡y muchas más!

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