¿Cuáles son las categorías de machine learning?

lunes, 17 de enero de 2022

Aunque muchas personas no lo sepan, el machine learning forma parte de nuestra vidas, como una disciplina que une la Inteligencia Artificial y la Big Data. Existen diferentes categorías que son presentadas en este artículo, continúa leyendo para saber más. 

¿Has escuchado sobre las técnicas de machine learning? Quizás sepas ejemplos comunes donde se haga uso de ellas, pero no lo vinculas directamente con el nombre, no te preocupes, después de este artículo podrás identificar estas categorías.

En primer lugar, resulta pertinente aclarar que machine learning es una disciplina que forma parte del sector de la inteligencia artificial (IA); se lleva a cabo con la finalidad de que los sistemas aprendan sobre información específica, en función de lo que se requiere.

Para que funcione, se debe desenvolver un proceso complejo que se fundamenta en el entrenamiento a través de datos. Es decir, por medio de algoritmos se brinda a las maquinas la posibilidad de identificar grandes patrones de datos, generando predicciones. Al dotarles de esta capacidad, los ordenadores pueden desarrollar actividades de manera autónoma, sin necesidad de ser programados para ellas.

Aunque el machine learning ha sido abordado desde los años 60, no es sino hasta hoy en día que ha adquirido una mayor popularidad, en función a la importancia que se le ha proporcionado en los últimos años a los datos, su digitalización y procesamiento.

Principales categorías del machine learning

El machine learning puede ser clasificado según técnicas o categorías que dependerán de las necesidades que se busquen atender, así como también, el volumen y la tipificación de los datos, entre ellas se encuentran:

• Aprendizaje supervisado. Este modelo se caracteriza por un aprendizaje anterior, fundamentado en un sistema de etiquetas vinculadas a datos que admiten las predicciones o la toma de decisiones, esto significa que se le indica a la maquina lo que se desea aprenda. 

Al llevar a cabo estas acciones supervisadas, se aporta una serie de información que brinda la oportunidad de realizar predicciones acertadas de datos que aún no han sido procesados. Dentro de esta categoría entran las apps que detectan imágenes en captchas o spam en los correos electrónicos.

• Aprendizaje no supervisado. En este caso, los algoritmos no son dotados con conocimientos previos, es por ello que deben identificarse patrones que puedan ser categorizados de alguna forma. En esta categoría de machine learning, se pretende alcanzar información trascendental, aún sin conocer la estructura que poseen los datos.  

Uno de los ejemplos más característicos de esta categoría se lleva a cabo en el sector del marketing, en donde es aplicado para obtener modelos de grandes cantidades de datos obtenidos de las redes sociales, de esta manera se pueden diseñar campañas publicitarias con un alto nivel de segmentación y acierto del público objetivo.

• Aprendizaje por refuerzo. Este método destaca por un aprendizaje automático, donde se recompensan los comportamientos deseados y se sanciona los que no son deseados por medio de la retroalimentación en lo que al análisis de datos se refiere. De esta manera, se aprende por medio de la prueba y error.

El machine learning es considerado considerada como una técnica altamente usada en el futuro, reforzando el sector de la Big data. Los profesionales que se especialicen en este tipo de programas académicos contarán con las fortalezas para desenvolverse en el área.

Una de las opciones recomendadas en Colombia para ello es el Diplomado virtual en Big Data para la Toma de Decisiones, ofrecido por la Pontificia Universidad Católica de Chile Clase Ejecutiva UC, en la modalidad a distancia.

El siguiente artículo puede ser de tu interés: ¿Por qué estudiar un diplomado virtual en Big Data?

En caso de tener dudas sobre este programa, puedes completar el formulario que se encuentra disponible en esta página; así, podrás ser contactado por un asesor académico que te brinde información precisa.