La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático producen muchos de los avances que vemos en la industria de la tecnología hoy en día. Pero, ¿cómo se les da a las máquinas la capacidad de aprender?
¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es una rama de la informática que se centra en dar a la IA la capacidad de aprender tareas de una manera que imita el aprendizaje humano.Esto incluye el desarrollo de habilidades, como el reconocimiento de imágenes, sin que los programadores codifiquen explícitamente la IA para hacer estas cosas. En cambio, la IA puede usar datos de entrenamiento para identificar patrones y hacer predicciones.
Los algoritmos, que son un conjunto de instrucciones proporcionadas por los programadores, funcionan con conjuntos de datos de entrenamiento para permitir que la IA aprenda.
¿Cómo funciona el aprendizaje automático?
Obtiene diferentes enfoques para el aprendizaje automático que difieren en la cantidad de supervisión que se le da a la IA. El aprendizaje supervisado, por ejemplo, incluye datos de entrenamiento etiquetados. Este enfoque también se conoce como aprendizaje automático clásico: se basa en humanos para ayudar a la IA a comprender las características de su conjunto de datos.El aprendizaje automático no supervisado no incluye datos etiquetados, sino que opta por un conjunto de datos no etiquetados. Esta forma de entrenamiento de IA, común en el aprendizaje automático profundo (un subconjunto del aprendizaje automático), permite que la IA identifique patrones y grupos en los datos por características que puede detectar en los datos. Este tipo de aprendizaje automático se basa en redes neuronales para permitir el aprendizaje profundo .
Ejemplos de Inteligencia Artificial de aprendizaje automático
El aprendizaje automático impulsa gran parte de la IA que vemos en nuestra vida diaria. Los algoritmos de recomendación son una forma popular de aprendizaje automático que se ve en los servicios de transmisión y los sitios de redes sociales. Estas plataformas usan IA para predecir lo que le gustaría ver en función de los datos que se han recopilado de su perfil.El aprendizaje automático también se usa para crear IA generativa y grandes modelos de lenguaje, con la IA en herramientas como Bing Chat que depende de cantidades masivas de datos de entrenamiento.
¿Por qué el aprendizaje automático falla?
Hay algunas razones por las que el aprendizaje automático tiene consecuencias no deseadas. Estos incluyen problemas con la recopilación de datos, los datos proporcionados y la forma en que las personas usan las herramientas de IA.En términos de datos, se aplica el mantra de “basura que entra, basura que sale“. Si los datos que se alimentan a una IA son limitados, sesgados o de baja calidad; el resultado es una IA con alcance o sesgo limitado.
Los algoritmos de aprendizaje automático pueden ayudarnos
El aprendizaje automático se utiliza en poderosas herramientas de IA que impulsan nuestras recomendaciones y resultados de búsqueda en línea, además de formar la columna vertebral de la IA generativa y los modelos de lenguaje extenso.Sin embargo, el resultado de los algoritmos de aprendizaje automático depende de la calidad de los conjuntos de datos.
Fuente: este post proviene de Cristian Monroy, donde puedes consultar el contenido original.
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