Modelos inteligencia artificial

Machine Learning
El Aprendizaje Automático o Aprendizaje de Máquinas es 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 programas capaces de generalizar comportamientos a partir de una información no estructurada suministrada en forma de ejemplos. Es, por lo tanto, un proceso deinducción del conocimiento. En muchas ocasiones el campo de actuación del Aprendizaje Automático se solapa con el de la Estadística, ya que las dos disciplinas se basan en el análisis de datos. Sin embargo, el Aprendizaje Automático se centra más 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 enAprendizaje Automático está enfocada al diseño de soluciones factibles a esos problemas. El Aprendizaje Automático puede ser visto como un intento de automatizar algunas partes del Método Científico mediante métodos matemáticos.

El Aprendizaje Automático tiene una amplia gama de aplicaciones, incluyendo motores de búsqueda, diagnósticos médicos, detección de fraude en el uso de tarjetas decrédito, análisis del mercado de valores, clasificación de secuencias de ADN, reconocimiento del habla y del lenguaje escrito, juegos y robótica.

Interacción hombre-máquina

Algunos sistemas de Aprendizaje Automático intentan eliminar toda necesidad de intuición o conocimiento experto de los procesos de análisis de datos, mientras otros tratan de establecer un marco de colaboración entre el expertoy la computadora. De todas formas, la intuición humana no puede ser reemplazada en su totalidad, ya que el diseñador del sistema ha de especificar la forma de representación de los datos y los métodos de manipulación y caracterización de los mismos.

Tipos de algoritmos

Los diferentes algoritmos de Aprendizaje Automático se agrupan en una taxonomía en función de la salida de los mismos.Algunos tipos de algoritmos son:

Aprendizaje supervisado
El algoritmo produce una función que establece una correspondencia entre las entradas y las salidas deseadas del sistema. Un ejemplo de este tipo de algoritmo es el problema de clasificación, donde el sistema de aprendizaje trata de etiquetar (clasificar) una serie de vectores utilizando una entre varias categorías (clases). La base deconocimiento del sistema está formada por ejemplos de etiquetados anteriores.

Aprendizaje no supervisado
Todo el proceso de modelado se lleva a cabo sobre un conjunto de ejemplos formado tan sólo por entradas al sistema. No se tiene información sobre las categorías de esos ejemplos.

Aprendizaje por refuerzo
El algoritmo aprende observando el mundo que le rodea. Su información deentrada es el feedback o retroalimentación que obtiene del mundo exterior como respuesta a sus acciones.

Transducción
Similar al aprendizaje supervisado, pero no construye de forma explícita una función. Trata de predecir las categorías de los futuros ejemplos basándose en los ejemplos de entrada, sus respectivas categorías y los ejemplos nuevos al sistema.

Aprendizaje multi-tareaMétodos de aprendizaje que usan conocimiento previamente aprendido por el sistema de cara a enfrentarse a problemas parecidos a los ya vistos.

El análisis computacional y de rendimiento de los algoritmos de aprendizaje automático es una rama de la estadística conocida como teoría computacional del aprendizaje.

El aprendizaje automático nosotros lo llevamos acaba de manera automática ya que es unproceso tan sencillo para nosotros que ni cuenta nos damos de cómo se realiza y todo lo que esto implica. Desde que nacemos hasta que morimos los seres humanos tenemos diferentes procesos entre ellos encontramos el de aprendizaje por medio del cual adquirimos conocimientos, desarrollamos habilidades para analizar y evaluar a través de métodos y técnicas así como también por medio de la...