Aprendizaje Automático

El Aprendizaje Automático es una rama de la Inteligencia Artificial en la cual su principal objetivo es desarrollar técnicas que permitan a las computadoras aprender, es decir, se considera como un proceso de inducción del conocimiento. El aprendizaje automático se centra en el estudio de la Complejidad Computacional de los problemas. Muchos problemas son de clase NP-hard, por lo que las aplicaciones desarrolladas en aprendizaje automático están enfocadas al diseño de soluciones viables a esos problemas.

Dentro de las aplicaciones de aprendizaje automático están: motores de búsqueda, diagnósticos médicos, detección de fraude en el uso de tarjetas de crédito, análisis del mercado de valores, clasificación de secuencias de ADN, reconocimiento del habla y del lenguaje escrito, juegos y robótica.

Algunos expertos en el desarrollo de sistemas de aprendizaje automático han tratado de eliminar la intuición o el conocimiento de los procesos que se generan en la interacción hombre-máquina; otros, en cambio, tratan de establecer una colaboración entre estos dos elementos. La participación humana y sus intuición no puede ser remplazada por una máquina, el humano, es decir, el experto que desarrolla estos sistemas es quién hace el diseño y determina los procesos que debe realizar el sistema o la máquina. Por lo tanto no puede ser remplazado, a excepción de algunas tareas o procesos que son automatizados para mejorar el rendimiento de estos sistemas.

A través del aprendizaje automático se puede generar tres tipos de conocimiento, cada tipo dependerá del tema que se desee aprender:

1. Crecimiento
Es el que se adquiere de lo que nos rodea, el cual guarda la información en la memoria como si dejara huellas.

2. Reestructuración
Al interpretar los conocimientos el individuo razona y genera nuevo conocimiento al cual se le llama de reestructuración.

3. Ajuste
Es el que se obtiene al generalizar varios conceptos o generando los propios.

Existen algoritmos que son utilizados en el aprendizaje automático para la generación de conocimiento y el mejoramiento en el rendimiento de los sistemas computacionales. Son cinco los algoritmos utilizados, estos son:

1. Aprendizaje supervisado
Produce una función que establece una correspondencia entre las entradas y las salidas deseadas del sistema.

2. Aprendizaje no supervisado
Todo el proceso se lleva a cabo sobre un conjunto de ejemplos formado por entradas al sistema. No existe información de las categorías de esos ejemplos.

3. Aprendizaje por refuerzo
El algoritmo aprende observando el mundo que le rodea. Su información de entrada es la retroalimentación que obtiene del exterior en función de sus acciones.

4. Transducción
Similar al aprendizaje supervisado, pero no construye de forma explícita una función. Trata de predecir las categorías de los futuros ejemplos basándose en los ejemplos de entrada, sus respectivas categorías y ejemplos nuevos.

5. Aprendizaje multi-tarea
Métodos de aprendizaje que usan conocimiento previamente aprendido por el sistema con el fin de enfrentarse a problemas similares a los vistos.

El aprendizaje automático se ha convertido en un eje fundamental de la inteligencia artificial. En la construcción de sistemas inteligentes, es necesario que estos aprendan y vayan adquiriendo experiencia conforme realizan sus procesos sin la necesidad de una supervisión por parte de expertos.

4 comentarios to “Aprendizaje Automático”

  1. Gonzalo Says:

    Buen resumen, actualmente estoy tomando un ramo de postgrado sobre Machine Learning. Personalmente, me gusta clasificar el aprendizaje como parte de la Inteligencia Computacional, no de la IA ya que esta tiene orígenes convencionales heurísticos y en ocasiones estocásticos, mientras que el AID (Análisis Inteligente de Datos) se basa mucho más en modelos estadísticos para encontrar soluciones relacionados con el reconocimiento de patrones (boosting, SVM, ANN, etc). Para mucha gente es casi lo mismo, y clasifican todo como IA pero los métodos usados son tan distintos que personalmente me gusta remarcar la diferencia, en el caso de Machine Learning se usa un poco de IA convencional pero mucho mas de AID.

    No es de gran relevancia mi comentario, solo quería mencionarlo, el artículo lo encuentro bien estructurado, especialmente por nombrar los tipos de conocimiento.

    Saludos

  2. dreig Says:

    Hola Daniel:
    Estoy creando un planeta sobre web semántica en español y quería preguntarte si tienes algún feed en exclusiva para la categoría de inteligencia artificial o web semántica para agregar de forma automática tus titulares (con enlace directo
    Puedes comunicarte conmigo en El caparazón: http://www.dreig.eu/caparazon

  3. pp Says:

    hola el tema es importante y me sirve de mucha ayuda, es un buen post, pero lo que quisiera saber es como hacer para proteger tu blog por las copias de texto ya que tambien cuento con un blog dedicado a la programacion y tambien esta en wordpress, ojala puedas ayudarme, gracias

  4. Gustavo Escobar C. Says:

    Hola, les comento que aplico este conocimiento en la enseñanza del lenguaje (español) en los sordos profundos por medio de la Logogenia, y accesorios auditivos vibracionales de transmisión ósea; que básicamente es la aplicación del “Aprendizaje Automático” del lenguaje para personas sordas que no saben leer y escribir, es maravilloso como la computadora que traemos en la cabeza aplica de manera natural esta técnica de aprendizaje, saludos.


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