Los campos de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático están presenciando muchos de los desarrollos que vemos en la industria actual, que han contribuido al surgimiento de muchas tecnologías avanzadas que ayudan en muchas otras industrias. Pero, ¿cómo se les da a las máquinas la capacidad de aprender?
Aquí hay un vistazo a la definición de aprendizaje automático, junto con algunos ejemplos de aprendizaje automático y cómo puede salir mal. Verificar Cómo convertirse en un ingeniero de inteligencia artificial y aprendizaje automático: una guía para principiantes.
Definición de aprendizaje automático: ¿qué es?
El aprendizaje automático es una rama de la informática que se centra en dar a la inteligencia artificial la capacidad de aprender tareas de una manera que imita al cerebro humano. Esto incluye desarrollar capacidades, como el reconocimiento de imágenes, sin que los programadores programen explícitamente la IA para hacer estas cosas. En cambio, la IA puede usar datos de entrenamiento para identificar patrones y hacer predicciones.
El aprendizaje automático es la ciencia del desarrollo de algoritmos y modelos estadísticos que los sistemas informáticos utilizan para realizar tareas sin instrucciones explícitas, basándose en patrones y heurísticas. Los sistemas informáticos utilizan algoritmos de aprendizaje automático para procesar grandes cantidades de datos históricos y reconocer patrones en los datos. Esto le permite predecir con mayor precisión los resultados de un conjunto de datos ingresado específicamente. Por ejemplo, los científicos de datos pueden entrenar una aplicación médica para diagnosticar el cáncer a partir de imágenes de rayos X almacenando millones de imágenes escaneadas y sus diagnósticos correspondientes.
Los algoritmos, que son conjuntos de instrucciones dadas por los programadores, funcionan con conjuntos de datos de entrenamiento para permitir que la IA aprenda.
Un algoritmo podría proporcionar un conjunto de pasos que una IA puede usar para resolver un problema, por ejemplo, aprender a reconocer imágenes de gatos versus perros. La IA aplica el modelo seleccionado por el algoritmo a un conjunto de datos que incluye imágenes de gatos y perros. Con el tiempo, la IA aprenderá a identificar a los gatos de los perros con mayor precisión y facilidad al reconocer ciertos patrones. Verificar Las mejores bibliotecas de aprendizaje automático para ganar experiencia adicional.
¿Cómo funciona el aprendizaje automático?
Obtiene diferentes enfoques para el aprendizaje automático que difieren en la cantidad de supervisión que se le da a la IA. El aprendizaje supervisado incluye, por ejemplo, datos de entrenamiento etiquetados. Este enfoque también se conoce como aprendizaje automático clásico: se basa en humanos para ayudar a la IA a comprender las características de su conjunto de datos.
El aprendizaje automático no supervisado no incluye datos etiquetados, sino que elige un conjunto de datos no etiquetados. Esta forma de entrenamiento de IA, común en el aprendizaje automático profundo (un subconjunto del aprendizaje automático), permite que la IA identifique patrones y grupos en los datos por características que puede detectar en los datos. Este tipo de aprendizaje automático se basa en redes neuronales para permitir el aprendizaje profundo. Verificar ¿Qué es una red neuronal convolucional (CNN) y cómo funciona?
Según los resultados del entrenamiento, los programadores también pueden modificar el algoritmo para lograr los mejores resultados deseados de la IA.
El aprendizaje automático mejora la tecnología, como los motores de búsqueda, los dispositivos domésticos inteligentes, los servicios en línea y las máquinas autónomas. Así es como Netflix sabe qué películas es más probable que disfrute y cómo los servicios de transmisión de música pueden recomendar listas de reproducción.
El aprendizaje automático ayuda a las empresas al impulsar el crecimiento, desbloquear nuevas vías de ingresos y resolver problemas desafiantes. Los datos son la fuerza impulsora crítica detrás de la toma de decisiones comerciales, pero tradicionalmente, las empresas usaban datos de varias fuentes, como calificaciones de clientes y empleados y estado financiero. La investigación de aprendizaje automático está automatizando y optimizando este proceso. Mediante el uso de software que analiza cantidades masivas de datos a altas velocidades, las empresas pueden lograr resultados más rápido.
Ejemplos de aprendizaje automático en inteligencia artificial
El aprendizaje automático es compatible con muchos de los modelos de IA que vemos en nuestra vida diaria. Los algoritmos de recomendación son una forma común de aprendizaje automático que aparece en los servicios de transmisión y los sitios de redes sociales. Estas plataformas utilizan inteligencia artificial para predecir lo que le gustaría ver en función de los datos recopilados de su perfil.
El aprendizaje automático también se usa para crear modelos de IA y lenguaje extenso, con IA en herramientas como Bing Chat que se basa en grandes cantidades de datos de entrenamiento.
Por qué el aprendizaje automático puede causar algunos problemas
Hay algunas razones por las que el aprendizaje automático puede tener consecuencias no deseadas. Estos incluyen problemas con la recopilación de datos, los datos proporcionados y la forma en que las personas usan las herramientas de IA.
En cuanto a los datos, se aplica el lema “una hipótesis vacía o sin sentido que conduce a resultados sin sentido”. si los datos que se introducen en la IA son limitados, sesgados o de baja calidad; El resultado es una IA con alcance o sesgo limitado.
Pero incluso si los programadores ingresan los datos correctamente, los usuarios aún pueden causar malas acciones. Los creadores de software a menudo no se dan cuenta de cómo las personas pueden usar la tecnología con fines maliciosos o egoístas. llegó la tecnologíafalso profundoEs una tecnología que se usa para mejorar los efectos especiales en el cine, pero también se puede usar para engañar a la gente.
Recientemente, las personas están trabajando para hacer jailbreak a los chatbots para que vayan en contra de los términos de servicio de la plataforma para la que fueron desarrollados.
Hay personas que trabajan para mejorar las protecciones en torno a la tecnología de aprendizaje automático para evitar el uso malicioso. Pero existe la preocupación de que el desarrollo de las herramientas supere la capacidad de la sociedad para adaptarse a ellas. Verificar Formas en que la IA puede ayudar a los ciberdelincuentes.
Los algoritmos de aprendizaje automático pueden ayudarnos
El aprendizaje automático se utiliza en herramientas avanzadas de IA que respaldan nuestras recomendaciones en línea y resultados de búsqueda, además de formar la columna vertebral de la IA generativa y los modelos de lenguaje extenso.
Sin embargo, el resultado de los algoritmos de aprendizaje automático depende de la calidad de sus conjuntos de datos. Puedes ver ahora Las formas en que la IA generativa cambiará el mercado laboral.
