Principios y aplicaciones del aprendizaje automático
Los principios y aplicaciones del aprendizaje automático se presentan a continuación:
El principio del aprendizaje automático es procesar datos a través de algoritmos, lo que permite que la computadora aprenda automáticamente y mejore el modelo para mejorarlo. predecir resultados. El aprendizaje automático funciona imitando la forma en que aprenden los humanos. Las máquinas reconocen patrones en los datos y determinan acciones en función de cómo están programadas para procesar ciertos tipos de datos.
El aprendizaje supervisado es un tipo de aprendizaje automático en el que los datos introducidos en el modelo están "etiquetados". En pocas palabras, marcar significa que se conoce la observación (es decir, la fila de datos). Por ejemplo, si su modelo intenta predecir si su amigo irá a jugar golf, puede haber variables como temperatura, día de la semana, etc.
El aprendizaje no supervisado es un tipo de aprendizaje automático en el que los datos introducidos en el modelo no están etiquetados. Por ejemplo, si tiene un gran conjunto de datos que contiene muchos tipos diferentes de cosas, pero no sabe qué cosas pertenecen a cada categoría, el aprendizaje no supervisado podría ser útil.
El aprendizaje por refuerzo es un tipo de aprendizaje automático en el que un ordenador aprende interactuando con su entorno. En este caso, la computadora realiza una acción y ajusta su estrategia en función de la retroalimentación que recibe después de realizar esa acción.
El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial. La principal tarea de esta tecnología es enseñar a las computadoras a aprender de los datos y luego utilizar la experiencia para mejorar su propio rendimiento, sin necesidad de programación explícita. En el aprendizaje automático, los algoritmos se entrenan continuamente para descubrir patrones y correlaciones en grandes conjuntos de datos y luego tomar decisiones y predicciones óptimas basadas en los resultados del análisis de datos. Las aplicaciones de aprendizaje automático evolucionan por sí solas y se vuelven más precisas cuanto más datos obtienen.