Aprendizaje automático en informática
El aprendizaje automático está transformando el campo de la informática. Las máquinas que aprenden de los datos pueden identificar patrones, hacer predicciones y automatizar la toma de decisiones, todo ello a velocidades tremendamente rápidas. Una carrera en este campo sitúa a usted en el corazón de las tecnologías que están dando forma al futuro de los sistemas inteligentes.
¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático (AM) es un tipo de inteligencia artificial que engloba sistemas que pueden analizar y aprender de los datos sin ser programados. En su lugar, "estudian" los datos y detectan patrones, un proceso denominado entrenamiento. A través de este entrenamiento, las máquinas aprenden y pueden hacer predicciones y tomar decisiones. El ML se consigue tanto mediante técnicas de aprendizaje supervisado como de aprendizaje no supervisado:
- El aprendizaje supervisado entrena máquinas con datos etiquetados que se emparejan con un resultado conocido. usted podría entrenar una máquina con datos sobre el tamaño y la ubicación de una casa emparejados con los precios. Cuando se le presentan datos sobre una propiedad, la máquina, habiendo aprendido los patrones de cómo el tamaño y la ubicación afectan al precio, puede entonces predecir a qué precio se cotizará el inmueble.
- El aprendizaje no supervisado entrena a una máquina sin etiquetar las entradas de datos ni predefinir las salidas. En su lugar, la máquina explora los datos para encontrar relaciones, agrupaciones e incluso anomalías. Este tipo de entrenamiento es bueno para encontrar percepciones ocultas. Las máquinas con este tipo de entrenamiento pueden detectar fraudes analizando los datos de las transacciones o segmentar a los clientes examinando sus hábitos de compra.
¿Cuál es la diferencia entre la IA y el aprendizaje automático?
Muchas personas utilizan indistintamente los términos "aprendizaje automático" e "inteligencia artificial". Aunque están relacionados, los conceptos son diferentes.
Inteligencia artificial, o IA, es el término que engloba una serie de tecnologías que simulan la forma de pensar de los seres humanos, incluyendo la observación, la deducción, el razonamiento, la resolución de problemas, la comprensión del lenguaje, la predicción y la toma de decisiones.
Entre los subcampos de la IA se incluyen la robótica, los sistemas expertos, los asistentes virtuales, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático. La IA es una tecnología que se ocupa del qué para conseguir inteligencia, mientras que el ML se ocupa del cómo para aprender de los datos. El ML es un subconjunto de la IA, más centrado en el aprendizaje a partir de datos.
usted también puede tener subconjuntos de subconjuntos de IA. Las redes neuronales, una tecnología subconjunto del aprendizaje automático, imitan el funcionamiento de la mente humana, trabajando como una red de neuronas para reconocer patrones en datos grandes y complejos.
¿Cuáles son algunas técnicas habituales?
Las técnicas habituales de aprendizaje automático logran diferentes objetivos.
Agrupación
Esta técnica de aprendizaje no supervisado entrena a las máquinas para clasificar puntos de datos en grupos basados en atributos similares. Por ejemplo, los sitios de redes sociales se fijan en su comportamiento para sugerirle contenidos y recomendaciones de amigos. Los minoristas analizan las actividades de los clientes para saber que los padres que compran pañales suelen comprar también cerveza en el mismo viaje de compras.
Árboles de decisión
Esta técnica de aprendizaje supervisado entrena a las máquinas para tomar decisiones basadas en atributos que se ramifican en resultados. Si el aprendizaje automático detecta los síntomas uno, dos y tres, puede clasificar a una persona como portadora de una enfermedad específica. El ML puede examinar datos históricos de ventas, combinados con estadísticas económicas, y prever las ventas de productos. Puede examinar los atributos y comportamientos de los clientes y proporcionar una puntuación crediticia y una evaluación del riesgo.
Regresión
La regresión es otra técnica de aprendizaje supervisado utilizada para predecir resultados. El ML que predice el precio de una casa en función de su ubicación y tamaño es un ejemplo de regresión. usted podría utilizar la regresión para modelizar el riesgo de un paciente de desarrollar una enfermedad cardiaca. Otro tipo podría analizar sus objetivos y su horizonte temporal, combinados con datos económicos y del mercado, para recomendarle una inversión a usted.
¿Cuáles son algunos usos del aprendizaje automático?
Con una carrera en el aprendizaje automático, una de las muchas trayectorias profesionales abiertas a usted con un título en ciencias de la computación, usted'tendrá la oportunidad de trabajar en una vertiginosa variedad de aplicaciones de la industria, incluyendo:
- Sistemas de recomendación que sugieren el siguiente vídeo que ver en YouTube o el producto relacionado que comprar en Amazon
- Asistentes virtuales como ChatGPT o Siri
- Predecir los niveles de ventas, las necesidades de inventario, los riesgos crediticios o los movimientos del mercado bursátil
- Mejoras en la atención sanitaria, como la evaluación de los riesgos de contraer una enfermedad, el diagnóstico de afecciones e incluso la identificación de fármacos prometedores.
- Análisis de imágenes y vídeos mediante redes neuronales para identificar intrusos, señalar material protegido por derechos de autor mal utilizado e incluso ayudar a los vehículos autónomos a detectar puntos de referencia y peligros.
- Procesamiento del lenguaje natural, utilizado para todo, desde la traducción de idiomas hasta el análisis de los mensajes de las redes sociales en busca de sentimientos, pasando por la conversión de palabras habladas en transcripciones escritas.
- Detectar delitos como fraudes bancarios, robos en la red y otras amenazas, que usted'll aprender acerca de si usted perseguir un grado de seguridad cibernética
- Optimizar hasta las cadenas de suministro, las rutas y los horarios, los precios de los vuelos y los viajes, e incluso el funcionamiento de los sistemas de construcción.
Esta lista araña la superficie de cómo se utiliza el ML hoy en día. Con la explosión de este campo, las nuevas aplicaciones aparecen rápidamente. La demanda de personas que puedan trabajar en diversas aplicaciones es alta. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático se están convirtiendo rápidamente en esenciales para muchas industrias, lo que sugiere seguridad laboral, diversas oportunidades -con salarios altamente competitivos- y la oportunidad de tener un impacto significativo.
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