Modelo de aprendizaje automático
¿Qué es un modelo de aprendizaje automático?
Un modelo de aprendizaje automático consiste en un archivo inteligente que se ha condicionado con un algoritmo para aprender patrones específicos en conjuntos de datos y proporcionar información y predicciones a partir de ellos. Al crear un modelo de aprendizaje automático, defines la respuesta que deseas capturar y estableces los parámetros con los que debe funcionar y de los que debe aprender el modelo.
Una vez que un modelo de aprendizaje automático empieza a trabajar con datos nuevos, puedes obtener información práctica. También se emplean para extensas variedades de datos sin un objetivo conocido. Al contar con la capacidad de emplear un patrón, pueden abordar los datos aleatorizados y aun así obtener información de ellos.
¿Cómo funciona un modelo de aprendizaje automático?
Los modelos de aprendizaje automático operan buscando soluciones, patrones e información en todo tipo de datos. Cuando se habilita un modelo de aprendizaje automático a través de un algoritmo determinado, puede empezar aprendiendo el conjunto de datos y descubriendo la información. Cuanta más información obtiene el modelo, más puede utilizar el conocimiento para acelerar y mejorar el descubrimiento.
En esencia, el método que emplean los modelos de aprendizaje automático consiste en utilizar la lente de la experiencia humana. Aunque los PC no cuentan con la capacidad innata de razonar y aprender con la experiencia, los algoritmos que alimentan los modelos de aprendizaje automático funcionan para simular esa experiencia en la medida de lo posible. Con los parámetros y ajustes de los algoritmos, los modelos de aprendizaje automático pueden replicar el aprendizaje de la experiencia. Ello facilita un profundo nivel de análisis y predicciones que no resultarían posibles de otro modo.
El algoritmo que emplean los modelos de aprendizaje automático para aprender se ha creado utilizando datos de entrenamiento como base. Ello facilita experiencias combinadas en el conjunto de datos, que permiten el aumento exponencial de las capacidades del modelo de aprendizaje automático para aprender, estudiar, obtener información y producir predicciones que beneficien a la organización.
¿Cuáles son los distintos tipos de modelos de aprendizaje automático?
Los tipos esenciales de modelos de aprendizaje automático operan con dos métodos. Ambos métodos utilizan algoritmos para abordar el proceso de aprendizaje en los datos determinados. La diferencia clave se encuentra en que uno de los enfoques es estructurado y el otro, aleatorizado. Los modelos de aprendizaje automático trabajan mediante la experiencia vivida. En otras palabras, este método permite a los PC evaluar datos con un enfoque basado en la experiencia humana.
Aprendizaje supervisado
El método de aprendizaje supervisado consiste en realizar predicciones mediante una variable constante o estable. Los algoritmos con este formato pueden tomar datos conocidos y sus respuestas correspondientes a fin de establecer parámetros para realizar predicciones con conjuntos de datos nuevos. Este método permite realizar predicciones precisas con nuevos datos gracias a los parámetros constructivos ensamblados en datos estudiados previamente.
Aprendizaje no supervisado
El método de aprendizaje no supervisado implica la exploración en bruto de los datos para crear una comprensión básica de los patrones y diseños intrínsecamente enterrados en ellos. En contraposición al método de aprendizaje supervisado, para poder obtener información e inferencias de datos sin emplear parámetros predeterminados, este algoritmo explora conjuntos de datos con el objetivo de descubrir patrones independientes o incluso ocultos. Este método se emplea a menudo a través de distintos sectores y constituye una opción popular para la investigación de mercado y los estudios de secuenciación genética.
¿Cómo se diseña un modelo de aprendizaje automático?
El diseño de un modelo de aprendizaje automático se compone de varios pasos y llevará efectivamente a su implementación. La capacidad de diseñar, entrenar, implementar y supervisar modelos de aprendizaje automático resulta posible mediante el siguiente proceso:
- Análisis: tu organización debe analizar los problemas y objetivos de los que desearías obtener información. No todas las organizaciones cuentan con la base adecuada para que el aprendizaje automático opere a pleno rendimiento. Establecer contexto en tu organización resulta crítico.
- Elegir un algoritmo: la exploración de los datos de tu organización resulta esencial, dado que te ayudará a elegir el algoritmo más adecuado para ejecutar en tu modelo. Al elegir el algoritmo correcto, obtendrás información garantizada y resultados prácticos que pueden beneficiar directamente a tu organización.
- Preparación de datos: el conjunto de datos elegido debe estar preparado para ser ejecutado a través del proceso del modelo. Con el conjunto de datos preparado, puedes iniciar el modelo de aprendizaje automático para empezar a recopilar información y realizar predicciones.
- Implementación: ahora que el problema se ha definido, el algoritmo se ha determinado y los datos se han limpiado, tu organización se encuentra lista para implementar tu modelo de aprendizaje automático personalizado. Diseñar un modelo efectivo con objetivos intencionados para la solución de problemas resulta esencial para la base del aprendizaje automático.
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