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Cómo funciona el aprendizaje automático
El aprendizaje automático es el concepto de que un programa informático puede aprender y adaptarse a nuevos datos sin intervención humana. El aprendizaje automático es un campo de la inteligencia artificial (IA) que mantiene actualizados los algoritmos incorporados a un ordenador independientemente de los cambios en la economía mundial.
Varios sectores de la economía manejan enormes cantidades de datos disponibles en diferentes formatos y procedentes de fuentes dispares. La enorme cantidad de datos, conocida como big data, se está volviendo fácilmente disponible y accesible debido al uso progresivo de la tecnología, específicamente las capacidades de computación avanzadas y el almacenamiento en la nube. Las empresas y los gobiernos son conscientes de la enorme información que puede obtenerse al aprovechar los grandes datos, pero carecen de los recursos y el tiempo necesarios para peinar su caudal de información. Por ello, diferentes industrias están empleando medidas de inteligencia artificial para recopilar, procesar, comunicar y compartir información útil a partir de conjuntos de datos. Un método de IA que se utiliza cada vez más para el procesamiento de big data es el aprendizaje automático.
Wiki de aprendizaje automático
A medida que se introducen más datos en una máquina, esto ayuda a los algoritmos a enseñar al ordenador, mejorando así los resultados entregados. Cuando le pides a Alexa que reproduzca tu emisora de música favorita en Amazon Echo, irá a la emisora que hayas reproducido con más frecuencia. Puedes mejorar y perfeccionar aún más tu experiencia de escucha diciéndole a Alexa que salte canciones, que ajuste el volumen y muchos más comandos posibles. El aprendizaje automático y el rápido avance de la inteligencia artificial hacen que todo esto sea posible.
Para empezar, el aprendizaje automático es una subárea central de la Inteligencia Artificial (IA). Las aplicaciones de ML aprenden de la experiencia (o, para ser exactos, de los datos) como lo hacen los humanos sin necesidad de programación directa. Cuando se exponen a nuevos datos, estas aplicaciones aprenden, crecen, cambian y se desarrollan por sí mismas. En otras palabras, el aprendizaje automático consiste en que los ordenadores encuentren información útil sin que se les diga dónde buscar. En cambio, lo hacen aprovechando algoritmos que aprenden de los datos en un proceso iterativo.
El concepto de aprendizaje automático existe desde hace mucho tiempo (pensemos en la máquina Enigma de la Segunda Guerra Mundial, por ejemplo). Sin embargo, la idea de automatizar la aplicación de cálculos matemáticos complejos a los grandes datos sólo existe desde hace varios años, aunque ahora está ganando más impulso.
Tutorial de aprendizaje automático
¿Qué es el aprendizaje profundo? El aprendizaje profundo es el aprendizaje automático con esteroides: utiliza una técnica que proporciona a las máquinas una mayor capacidad para encontrar -y amplificar- incluso los patrones más pequeños. Esta técnica se denomina red neuronal profunda -profunda porque tiene muchas, muchas capas de nodos computacionales simples que trabajan juntos para masticar los datos y ofrecer un resultado final en forma de predicción.
Por La nueva versión de GPT-3 se comporta mucho mejor (y debería ser menos tóxica)OpenAI ha entrenado su modelo lingüístico estrella para seguir instrucciones, lo que hace que escupa menos texto no deseado, pero aún queda camino por recorrer.
Aprendizaje automático frente a aprendizaje profundo
El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA). Se centra en enseñar a los ordenadores a aprender de los datos y a mejorar con la experiencia, en lugar de ser programados explícitamente para ello. En el aprendizaje automático, los algoritmos se entrenan para encontrar patrones y correlaciones en grandes conjuntos de datos y para tomar las mejores decisiones y predicciones basadas en ese análisis. Las aplicaciones de aprendizaje automático mejoran con el uso y se vuelven más precisas cuantos más datos tienen a su alcance. Las aplicaciones del aprendizaje automático están a nuestro alrededor: en nuestros hogares, en nuestros carros de la compra, en nuestros medios de entretenimiento y en nuestra asistencia sanitaria.
El aprendizaje automático -y sus componentes de aprendizaje profundo y redes neuronales- encajan como subconjuntos concéntricos de la IA. La IA procesa datos para tomar decisiones y hacer predicciones. Los algoritmos de aprendizaje automático permiten a la IA no solo procesar esos datos, sino utilizarlos para aprender y ser más inteligente, sin necesidad de ninguna programación adicional. La inteligencia artificial es la base de todos los subconjuntos de aprendizaje automático que se encuentran debajo de ella. Dentro del primer subconjunto se encuentra el aprendizaje automático; dentro de este se encuentra el aprendizaje profundo, y luego las redes neuronales dentro de este.