Machine Learning Machine Learning
El Machine Learning o ML (que se traduce en castellano por "aprendizaje automático") comprende todas las técnicas que permiten a un algoritmo aprender a partir de ejemplos, sin programación directa de la resolución.
El ML se ha convertido en un elemento trivial dentro de muchos dominios en los que se pide a un ordenador resolver problemas que no se sabe modelizar con exactitud, pero para los que sí es posible obtener ejemplos.
La mayoría de técnicas de ML son algoritmos puramente matemáticos (resultado de estadísticas), aunque también encontramos técnicas vinculadas a la inteligencia artificial. Este es el caso de los metaheurísticos o de los algoritmos genéticos, pero sobre todo de las redes neuronales (a menudo llamadas Deep Learning). Deep Learning
1. Formas de aprendizaje y ejemplos
El ML permite resolver distintos tipos de problemas, que se reparten en dos formas de aprendizaje principales. Se presenta también una tercera forma de aprendizaje, aunque se utiliza muy poco.
a. Aprendizaje no supervisado Aprendizaje:no supervisado
El aprendizaje no supervisado no es la forma de aprendizaje más común, pero su uso se ha extendido en estos últimos años. En esta forma de aprendizaje, no existe un resultado esperado. Se utiliza esta forma de aprendizaje para realizar clustering (también llamado segmentación): se parte de un conjunto de datos y se busca determinar las clases de hechos. Clustering nopage>Segmentación:Ver...
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