Colombia
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Antonio Alvarez
MELILLA
Opinión sobre Especialización en Machine Learning
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Machine Learning se trata de una disciplina que se encuentra dentro de la Inteligencia artificial y mediante la cual se tiene la capacidad de identificar los patrones en los datos masivos al mismo tiempo que se pueden elaborar predicciones.
Machine learning está compuesto de una serie de tipos distintos de modelos de aprendizaje automática, al mismo tiempo que hace uso de distintas técnicas algorítmicas y, dependiendo del resultado que hayamos obtenido, debemos hacer uso de un modelo de aprendizaje o de otro. El principal objetivo de los algoritmos de machine learning es el de hacer una clasificación de las cosas y, de este modo, poder identificar distintos patrones, proyectar los resultados y hacer una toma de decisiones que esté fundamentada. Es posible hacer uso de un único algoritmo, pero también se pueden combinar distintos algoritmos y, de este modo, poder obtener una mayor eficacia.
Dentro de machine learning podemos encontrar tres tipos distintos de algoritmos, estos son los siguientes:
· Aprendizaje supervisado: se trata de un algoritmo el cual cuenta con un aprendizaje de carácter previo que está basado en un sistema de etiquetas que están asociadas a una serie de datos que tienen permitido realizar una serie de decisiones. Un claro ejemplo de este tipo de algoritmo es un detector de spam.
· Aprendizaje no supervisado: se trata de algoritmos los cuales no cuentan con un conocimiento previo. Estos algoritmos hacen un enfrentamiento a lo que se conoce como el caos de datos y cuya finalidad es la de poder encontrar una serie de patrones mediante los cuales sea posible organizar los datos de alguna manera.
· Aprendizaje por refuerzo: se trata del algoritmo menos usado. En este caso, lo que se pretende es que un algoritmo aprenda partiendo desde su propia experiencia, es decir, que pueda tomar la mejor decisión de cara a distintas situaciones.
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