{"id":83103,"date":"2021-05-06T17:26:35","date_gmt":"2021-05-06T17:26:35","guid":{"rendered":"https:\/\/dks.digital\/blog\/sin-categoria\/tipos-de-aprendizaje-automatico\/"},"modified":"2021-05-06T17:26:35","modified_gmt":"2021-05-06T17:26:35","slug":"tipos-de-aprendizaje-automatico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dks.digital\/mx\/blog\/data-science\/tipos-de-aprendizaje-automatico\/","title":{"rendered":"Tipos de aprendizaje autom\u00e1tico"},"content":{"rendered":"

Los procesos de aprendizaje autom\u00e1tico, tambi\u00e9n son conocidos como machine learning, y tienen una serie de tipos que podemos conocer y definir. En primer lugar, \u00bfsabes a qu\u00e9 nos referimos con machine learning? Aclaramos tus dudas al respecto y te explicamos en qu\u00e9 consiste cada una de los tipos de aprendizaje autom\u00e1tico m\u00e1s utilizados.<\/p>\n

Qu\u00e9 es el machine learning<\/strong><\/p>\n

El machine learning<\/a> es un conjunto de algoritmos que realizan un aprendizaje autom\u00e1tico con el objetivo de resolver problemas de distinta \u00edndole<\/strong>. Esto se consigue gracias a procedimientos en los que se aplica la experiencia de la m\u00e1quina de manera automatizada ante determinadas situaciones con el objetivo de resolver, entre otros aquellos problemas que tengan que ver con series temporales o de clasificaci\u00f3n facilitando el procesamiento de datos.<\/p>\n

Tipos de aprendizaje autom\u00e1tico<\/h2>\n

Dentro del aprendizaje autom\u00e1tico podemos encontrarnos con cuatro tipos distintos<\/strong>, es decir, cuatro formas diferentes de resolver los problemas que se le pueden aportar a la inteligencia artificial para que esta los solucione.<\/p>\n

Aprendizaje autom\u00e1tico supervisado<\/strong><\/p>\n

En este tipo de m\u00e9todos de aprendizaje autom\u00e1tico, se cuenta con un conocimiento de los datos previos.<\/strong> Es uno de los m\u00e1s sencillos de llevar a cabo ya que se logra mediante unos datos ya conocidos, llamados datos de entrenamiento. Gracias a ellos se puede deducir una funci\u00f3n cuyo objetivo sea el de realizar de la mejor forma posible entre unas entradas y unas salidas. Estas se denominan tuplas (X, Y) y hacen referencia a las variables que predicen y su salida respectivamente.<\/p>\n

Aprendizaje autom\u00e1tico semisupervisado<\/strong><\/p>\n

Este m\u00e9todo busca la combinaci\u00f3n entre los datos conocidos a priori y aquellos de los que desconocemos su respuesta. Se utiliza cuando queremos construir un modelo supervisado eficiente<\/strong> ya que permite un aumento de los datos supervisados o etiquetados, algo que ayuda a mejorar los resultados. El uso de los mismos permite etiquetar los datos que proceden de una distribuci\u00f3n igual. Dentro de ellos podemos encontrar los siguientes:<\/p>\n

    \n
  • Assemble<\/li>\n
  • Co-training<\/li>\n
  • Re-Weighting<\/li>\n
  • Selft-training<\/li>\n<\/ul>\n

    Aprendizaje autom\u00e1tico no supervisado<\/strong><\/p>\n

    Dentro del aprendizaje autom\u00e1tico no supervisado, se carece de cualquier dato conocido a priori. <\/strong>Con este tipo se busca crear un modelo para la distribuci\u00f3n o estructuraci\u00f3n de los datos introducidos y poder adquirir conocimiento de ellos. Dicho de otro modo, la inteligencia artificial busca resumir y entender un conjunto de datos que se le aporta. Es un aprendizaje subjetivo porque las respuestas que ofrecer\u00e1 no ser\u00e1n correctas, sino que lo que se busca es establecer una estructura que sea interesante<\/strong> con respecto a las variables o datos introducidos.<\/p>\n

    Aprendizaje autom\u00e1tico por refuerzo<\/strong><\/p>\n

    Este tipo de aprendizaje se utiliza cuando nos enfrentamos a problemas que no est\u00e1n supervisados y en los que se aplica un refuerzo o alimentaci\u00f3n externa. Es decir, la informaci\u00f3n o datos aportados como informaci\u00f3n supervisada son datos que conllevan una acci\u00f3n o reacci\u00f3n a un proceso. <\/strong>Busca, por tanto la conocer situaciones de acciones de manera que se maximiza la funci\u00f3n de recompensa. Es decir, el algoritmo aprende por prueba y error.<\/p>\n

    Estos cuatro tipos de aprendizaje autom\u00e1tico son los m\u00e1s empleados en la actualidad para conseguir facilitar multitud de procesos y procedimiento que tienen que ver con los datos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Los procesos de aprendizaje autom\u00e1tico, tambi\u00e9n son conocidos como machine learning, y tienen una serie de tipos que podemos conocer y definir. En primer lugar, \u00bfsabes a qu\u00e9 nos referimos con machine learning? Aclaramos tus dudas al respecto y te explicamos en qu\u00e9 consiste cada una de los tipos de aprendizaje autom\u00e1tico m\u00e1s utilizados. 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