El aprendizaje autom谩tico en la inform谩tica
El aprendizaje autom谩tico est谩 transformando el campo de la inform谩tica. Las m谩quinas que aprenden de los datos pueden identificar patrones, hacer predicciones y automatizar la toma de decisiones, todo ello a velocidades tremendamente r谩pidas. Una carrera en este campo sit煤a a usted en el coraz贸n de las tecnolog铆as que est谩n dando forma al futuro de los sistemas inteligentes.
驴Qu茅 es el aprendizaje autom谩tico?
El aprendizaje autom谩tico (AM) es un tipo de inteligencia artificial que engloba sistemas que pueden analizar y aprender de los datos sin ser programados. En su lugar, "estudian" los datos y detectan patrones, un proceso denominado entrenamiento. A trav茅s de este entrenamiento, las m谩quinas aprenden y pueden hacer predicciones y tomar decisiones. El ML se consigue tanto mediante t茅cnicas de aprendizaje supervisado como de aprendizaje no supervisado:
- El aprendizaje supervisado entrena m谩quinas con datos etiquetados que se emparejan con un resultado conocido. usted podr铆a entrenar una m谩quina con datos sobre el tama帽o y la ubicaci贸n de una casa emparejados con los precios. Cuando se le presentan datos sobre una propiedad, la m谩quina, habiendo aprendido los patrones de 肠贸尘辞 el tama帽o y la ubicaci贸n afectan al precio, puede entonces predecir a 辩耻茅 precio se cotizar谩 el inmueble.
- El aprendizaje no supervisado entrena a una m谩quina sin etiquetar las entradas de datos ni predefinir las salidas. En su lugar, la m谩quina explora los datos para encontrar relaciones, agrupaciones e incluso anomal铆as. Este tipo de entrenamiento es bueno para encontrar percepciones ocultas. Las m谩quinas con este tipo de entrenamiento pueden detectar fraudes analizando los datos de las transacciones o segmentar a los clientes examinando sus h谩bitos de compra.
驴Cu谩l es la diferencia entre la IA y el aprendizaje autom谩tico?
Muchas personas utilizan indistintamente los t茅rminos "aprendizaje autom谩tico" e "inteligencia artificial". Aunque est谩n relacionados, los conceptos son diferentes.
Inteligencia artificial, o IA, es el t茅rmino que engloba una serie de tecnolog铆as que simulan la forma de pensar de los seres humanos, incluyendo la observaci贸n, la deducci贸n, el razonamiento, la resoluci贸n de problemas, la comprensi贸n del lenguaje, la predicci贸n y la toma de decisiones.
Entre los subcampos de la IA se incluyen la rob贸tica, los sistemas expertos, los asistentes virtuales, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje autom谩tico. La IA es una tecnolog铆a que se ocupa del 辩耻茅 para conseguir inteligencia, mientras que el ML se ocupa del 肠贸尘辞 para aprender de los datos. El ML es un subconjunto de la IA, m谩s centrado en el aprendizaje a partir de datos.
usted tambi茅n puede tener subconjuntos de subconjuntos de IA. Las redes neuronales, una tecnolog铆a subconjunto del aprendizaje autom谩tico, imitan el funcionamiento de la mente humana, trabajando como una red de neuronas para reconocer patrones en datos grandes y complejos.
驴Cu谩les son algunas t茅cnicas habituales?
Las t茅cnicas habituales de aprendizaje autom谩tico logran diferentes objetivos.
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Esta t茅cnica de aprendizaje no supervisado entrena a las m谩quinas para clasificar puntos de datos en grupos basados en atributos similares. Por ejemplo, los sitios de redes sociales se fijan en su comportamiento para sugerirle contenidos y recomendaciones de amigos. Los minoristas analizan las actividades de los clientes para saber que los padres que compran pa帽ales suelen comprar tambi茅n cerveza en el mismo viaje de compras.
脕rboles de decisi贸n
Esta t茅cnica de aprendizaje supervisado entrena a las m谩quinas para tomar decisiones basadas en atributos que se ramifican en resultados. Si el aprendizaje autom谩tico detecta los s铆ntomas uno, dos y tres, puede clasificar a una persona como portadora de una enfermedad espec铆fica. El ML puede examinar datos hist贸ricos de ventas, combinados con estad铆sticas econ贸micas, y prever las ventas de productos. Puede examinar los atributos y comportamientos de los clientes y proporcionar una puntuaci贸n crediticia y una evaluaci贸n del riesgo.
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La regresi贸n es otra t茅cnica de aprendizaje supervisado utilizada para predecir resultados. El ML que predice el precio de una casa en funci贸n de su ubicaci贸n y tama帽o es un ejemplo de regresi贸n. usted podr铆a utilizar la regresi贸n para modelizar el riesgo de un paciente de desarrollar una enfermedad cardiaca. Otro tipo podr铆a analizar sus objetivos y su horizonte temporal, combinados con datos econ贸micos y del mercado, para recomendarle una inversi贸n a usted.
驴Cu谩les son algunos usos del aprendizaje autom谩tico?
Con una carrera en el aprendizaje autom谩tico, una de las muchas trayectorias profesionales abiertas a usted con un t铆tulo en ciencias de la computaci贸n, usted'tendr谩 la oportunidad de trabajar en una vertiginosa variedad de aplicaciones de la industria, incluyendo:
- Sistemas de recomendaci贸n que sugieren el siguiente v铆deo que ver en YouTube o el producto relacionado que comprar en Amazon
- Asistentes virtuales como ChatGPT o Siri
- Predecir los niveles de ventas, las necesidades de inventario, los riesgos crediticios o los movimientos del mercado burs谩til
- Mejoras en la atenci贸n sanitaria, como la evaluaci贸n de los riesgos de contraer una enfermedad, el diagn贸stico de afecciones e incluso la identificaci贸n de f谩rmacos prometedores.
- An谩lisis de im谩genes y v铆deos mediante redes neuronales para identificar intrusos, se帽alar material protegido por derechos de autor mal utilizado e incluso ayudar a los veh铆culos aut贸nomos a detectar puntos de referencia y peligros.
- Procesamiento del lenguaje natural, utilizado para todo, desde la traducci贸n de idiomas hasta el an谩lisis de los mensajes de las redes sociales en busca de sentimientos, pasando por la conversi贸n de palabras habladas en transcripciones escritas.
- Detectar delitos como fraudes bancarios, robos en la red y otras amenazas, que usted'll aprender acerca de si usted perseguir un grado de seguridad cibern茅tica
- Optimizar hasta las cadenas de suministro, las rutas y los horarios, los precios de los vuelos y los viajes, e incluso el funcionamiento de los sistemas de construcci贸n.
Esta lista ara帽a la superficie de 肠贸尘辞 se utiliza el ML hoy en d铆a. Con la explosi贸n de este campo, las nuevas aplicaciones aparecen r谩pidamente. La demanda de personas que puedan trabajar en diversas aplicaciones es alta. La inteligencia artificial y el aprendizaje autom谩tico se est谩n convirtiendo r谩pidamente en esenciales para muchas industrias, lo que sugiere seguridad laboral, diversas oportunidades -con salarios altamente competitivos- y la oportunidad de tener un impacto significativo.
La educaci贸n adecuada es un primer paso en su camino hacia una carrera gratificante en el aprendizaje autom谩tico. Invitamos a usted a explorar el programa de inform谩tica de la Universidad 精东影业 para saber m谩s.
