algoritmos de machine learning

Dentro del campo de estudio de la inteligencia artificial existen algoritmos de machine learning que son esenciales para realizar un análisis más completo y acertado. Se clasifican en tres categorías principales basados en su aprendizaje: los supervisados, los que no requieren supervisión y los de refuerzo.

Es relevante señalar que con estas técnicas de machine learning los ordenadores han desarrollado la capacidad de capturar información, procesar los datos, analizarlos, emitir respuestas y prever cuáles serán sus comportamientos, así como sus hábitos. La observación es totalmente detallada.

El algoritmo de machine learning relacionado con el aprendizaje supervisado sirve para etiquetar una cantidad de datos o de información sin mayores detalles e incidencias. El que no amerita supervisión ayuda a describir relaciones entre ciertas fichas que no han sido categorizadas.

Mientras que aquellos algoritmos de machine learning que son categorizados como de aprendizaje de refuerzo, se ubican entre los dos extremos: existe alguna especie de retroalimentación en función de la acción predictiva, pero no han sido tampoco etiquetados.

Cuál algoritmo se debe elegir

Muchas veces surge la interrogante de cuál algoritmo es mejor utilizar para cada proyecto y la respuesta se centra en dos aspectos: qué datos tenemos disponibles y lo que aspiramos a conseguir con ellos. Una vez sea resuelto este aspecto es más sencillo elegir el que se adapte a las necesidades del objetivo.

A través de los algoritmos de machine learning es posible ir calibrando la información que van recabando los ordenadores para reducir la posibilidad de errores en el análisis de datos. También sirven, desde el punto de vista estadístico, como forma de aumentar la confianza en las deducciones que realizan.

Es por esto, que sin importar qué tanto avance la tecnología y su inteligencia, siempre será necesaria la manipulación humana sobre estas máquinas, para poder ir perfeccionando sus herramientas y técnicas propias. Se estrechan las relaciones entre ellas, entendiendo que ambas son necesarias.

En la actualidad han surgido muchas empresas en todo el planeta que se han dedicado a analizar los algoritmos, así como aplicar Big Data a la información que Internet va almacenando indiscriminadamente. Mientras más atinado sea, mejores serán los resultados.