Como ya hemos visto anteriormente el machine learning es una aplicación de inteligencia artificial (IA) que proporciona a los sistemas la capacidad de aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia sin estar programados explícitamente. En este artículo conoceremos cuales son los métodos de machine learning.
Los clasificadores se dividen en 3 categorías principales.
Supervisado.
El learning supervisado, también conocido como machine learning supervisado, se define por el uso de conjuntos de datos etiquetados para entrenar algoritmos que clasifiquen datos o predigan resultados con precisión. A medida que los datos de entrada se introducen en el modelo, este ajusta sus pesos hasta que el modelo se ha ajustado adecuadamente. Esto ocurre como parte del proceso de validación cruzada para garantizar que el modelo evite el sobreajuste o el desajuste. El learning supervisado ayuda a las organizaciones a resolver una variedad de problemas del mundo real a gran escala, como clasificar el correo no deseado en una carpeta separada de su bandeja de entrada. Algunos métodos utilizados en el learning supervisado incluyen redes neuronales, bayes ingenuos, regresión lineal, regresión logística, bosque aleatorio, máquina de vectores de soporte (SVM) y más.
No supervisado
El learning no supervisado, también conocido como machine learning no supervisado, utiliza algoritmos de machine learning para analizar y agrupar conjuntos de datos sin etiquetar. Estos algoritmos descubren patrones ocultos o agrupaciones de datos sin necesidad de intervención humana. Su capacidad para descubrir similitudes y diferencias en la información lo convierte en la solución ideal para el análisis exploratorio de datos, estrategias de venta cruzada, segmentación de clientes, reconocimiento de imágenes y patrones. También se utiliza para reducir la cantidad de características en un modelo a través del proceso de reducción de dimensionalidad; El análisis de componentes principales (PCA) y la descomposición de valores singulares (SVD) son dos enfoques comunes para esto. Otros algoritmos utilizados en el learning no supervisado incluyen redes neuronales, agrupamiento de k-medias, métodos de agrupamiento probabilístico y más.
Semi-supervisado
El learning semi-supervisado ofrece un medio feliz entre el learning supervisado y no supervisado. Durante el entrenamiento, utiliza un conjunto de datos etiquetado más pequeño para guiar la clasificación y extracción de características de un conjunto de datos más grande y sin etiquetar. El learning semi-supervisado puede resolver el problema de no tener suficientes datos etiquetados (o no poder permitirse etiquetar suficientes datos) para entrenar un algoritmo de learning supervisado.
El machine learning permite el análisis de cantidades masivas de datos. Si bien generalmente ofrece resultados más rápidos y precisos para identificar oportunidades rentables o riesgos peligrosos, también puede requerir tiempo y recursos adicionales para capacitarlo adecuadamente. La combinación del machine learning con la inteligencia artificial y las tecnologías cognitivas puede hacer que sea aún más eficaz en el procesamiento de grandes volúmenes de información.
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