Aprendizaje automático 101: cómo funciona y por qué debería importarle

May 09 2022
El campo del aprendizaje automático ha avanzado rápidamente en los últimos años, con nuevos descubrimientos y aplicaciones que surgen prácticamente todos los días. Sin embargo, es posible que se pregunte qué tiene de especial y por qué debería importarle como empresario.

El campo del aprendizaje automático ha avanzado rápidamente en los últimos años, con nuevos descubrimientos y aplicaciones que surgen prácticamente todos los días. Sin embargo, es posible que se pregunte qué tiene de especial y por qué debería importarle como empresario. Así es como funciona el aprendizaje automático y por qué debería estar entusiasmado con él.

Los fundamentos de lo que es el aprendizaje automático

El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial (IA) que permite que las computadoras aprendan de los datos sin ser programadas explícitamente. Para hacerlo, entrena sus algoritmos alimentándolos con datos de muestra y dando ejemplos específicos de los resultados que desea que logren. Luego, a medida que le proporciona datos nuevos, nunca antes vistos, genera una respuesta o predicción. Este proceso de aprendizaje continúa con el tiempo a medida que se recopilan más datos. Un buen ejemplo de aprendizaje automático en acción es el software de reconocimiento de voz, que ha mejorado mucho en la comprensión de lo que decimos desde que se introdujo Siri de Apple en 2011. Hoy en día, Siri puede entender comandos como Enviar un mensaje de texto a mi esposa diciendo que estaré tarde para cenar porque me quedé atascado en el tráfico, algo que Siri no podría haber hecho hace cinco años.

Los datos necesarios para que funcione

¿Alguna vez te has preguntado qué sucede con todos tus datos personales cuando publicas una foto en Facebook o compras algo en Amazon? A medida que nuestras vidas se han vuelto cada vez más digitales, también lo han hecho nuestros datos. Cada vez que hacemos algo en línea, esa información es recopilada por un individuo o empresa para ser analizada posteriormente. Estos se conocen como conjuntos de datos, que son simplemente colecciones organizadas de datos con un propósito específico en mente. Cuanto más completo y diverso sea un conjunto de datos, mejor puede ayudar a los algoritmos de aprendizaje automático a aprender cómo hacer predicciones sobre nuevos datos. Por ejemplo, si está tratando de enseñarle a un algoritmo cómo reconocer diferentes razas de perros en función de las imágenes de sus rostros, necesitará miles y miles de imágenes etiquetadas con el nombre de cada raza.

Los componentes clave necesarios en un sistema ML

El primer paso para construir un sistema ML es recopilar datos. Cuanto más tenga, y cuanto mejor sea, mejor funcionará su modelo. Pero tener datos no es suficiente: esa información debe estructurarse de una manera que tenga sentido para su problema comercial particular. Por ejemplo, si desea usar imágenes como entrada para un algoritmo ML, debe asegurarse de que cada imagen se haya etiquetado con detalles sobre lo que contiene (personas, edificios, árboles). Si desea utilizar texto como entrada para su algoritmo (por ejemplo, reseñas de clientes), cada reseña debe contener detalles relevantes sobre lo que se está revisando (el producto) y cómo se sintieron las personas al respecto.

Las principales ventajas y desventajas de usar sistemas ML

Una de las razones principales por las que el aprendizaje automático es tan popular en este momento es porque obtiene excelentes resultados. Como se señaló anteriormente, las soluciones impulsadas por ML son conocidas por su velocidad y precisión. El principal inconveniente de usar estos sistemas es que requieren cantidades masivas de datos, que pueden ser difíciles de recopilar en algunos campos. El otro problema con las soluciones de ML es que, por lo general, requieren mucha potencia de procesamiento. Sin embargo, la mayoría de los dispositivos modernos tienen suficiente capacidad computacional para manejar incluso algoritmos ML complejos. Esto significa que no necesita una supercomputadora o una computadora portátil de alta gama para usar el aprendizaje automático; solo necesita un dispositivo capaz de ejecutar un algoritmo de manera eficiente. A algunas personas también les preocupa que la inteligencia artificial se haga cargo de los trabajos humanos.

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