Machine learning
Los primeros programas basados en IA, como Deep Blue, se basaban en reglas y eran programados por una persona. Machine Learning o Aprendizaje Automático es una rama de la inteligencia artificial que empezó a cobrar importancia a partir de los años 80. Es una forma de IA que ya no depende de unas reglas y un programador, sino que la computadora puede establecer sus propias reglas y aprender por sí misma.
DeepMind de Google, que consiguió ganar al campeón del mundo de Go, lo hizo aplicando técnicas de aprendizaje automático y entrenándose con una gran base de datos que recogía jugadas de expertos en el juego. Por tanto, es un buen ejemplo de aplicación de ML.
Los sistemas de ML trabajan sobre grandes volúmenes de datos, identifican patrones de comportamiento y, basándose en ellos, son capaces de predecir comportamientos futuros. De esa forma son capaces de identificar a una persona por su cara, comprender un discurso, distinguir un objeto en una imagen, hacer traducciones y muchas otras cosas más. Es la herramienta más potente en el kit de IA para los negocios. Por ello, las grandes empresas tecnológicas como Amazon, Baidu, Google, IBM, Microsoft y otros más, ofrecen sus propias plataformas de “ML for business”.
El aprendizaje automático se produce por medio de algoritmos. Un algoritmo no es más que una serie de pasos ordenados que se dan para realizar una tarea. El objetivo del ML es crear un modelo que nos permita resolver una tarea dada. Luego se entrena el modelo usando gran cantidad de datos. El modelo aprende de estos datos y es capaz de hacer predicciones.
Según la tarea que se quiera realizar, será más adecuado trabajar con un algoritmo u otro. Los modelos que obtenemos dependen del tipo de algoritmo elegido. Así, podemos trabajar con modelos geométricos, modelos probabilísticos, o modelos lógicos. Por ejemplo, uno de los modelos lógicos más conocidos es el basado en el algoritmo árbol de decisión.
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