Cómo aprende un algoritmo de machine learning

La educación semisupervisado es una combinación de estudio supervisado y no supervisado. Ya que un grupo de datos totalmente etiquetado no tiende a ser simple, este género de estudio combina datos etiquetados y no etiquetados para crear un modelo supervisado mejorado.

Por servirnos de un ejemplo, piensa que deseamos investigar los mensajes de Twitter que charlan de una compañía y saber si son publicaciones positivas o negativas. Lo primero fue catalogar las publicaciones que designan la marca. Pero en este momento vendría el inconveniente, como no son datos etiquetados, no entendemos cuál es el sentimiento de cada tweet. En un caso así, se usaría la educación semisupervisado. ¿Y de qué forma funcionaría? Primero, ciertos comentarios se etiquetarían de forma manual. Con esa exhibe de etiquetas se entrenaría un algoritmo de estudio supervisado. En el momento en que se adiestra el algoritmo, se emplearía para etiquetar el grupo de datos sobrante sin etiquetar. En el momento en que tengamos todos y cada uno de los comentarios etiquetados (positivos o negativos) tenemos la posibilidad de entrenar un nuevo modelo de estudio supervisado.

Paso 4 Entrenamiento de nuestro motor

Vamos a usar el grupo de datos de entrenamiento para realizar nuestra máquina y deberíamos ver una optimización incremental (para la predicción). Recuerda inicializar los «pesos» de nuestro modelo de manera azarosa, los pesos son los valores que incrementan o afectan las relaciones entre entradas y salidas, van a ser ajustados de forma automática por el algoritmo elegido que mucho más entrenes. Revise los resultados que se consiguieron y corrija (por servirnos de un ejemplo, la inclinación de la pendiente) y repita nuevamente…

Requerimos cotejar la máquina construída con nuestro grupo de datos de evaluación que tiene dentro entradas ignotas del modelo y contrastar su precisión. nuestro modelo ahora está entrenado. Si la precisión es menor o igual al 50%, ese modelo no va a ser útil puesto que sería como publicar una moneda al aire para tomar resoluciones. Si llegamos al 90% o mucho más, tenemos la posibilidad de tener buena seguridad en los desenlaces que nos ofrece el modelo.

Sobre Machine Learning

Machine Learning es un subcampo de la IA (inteligencia artificial) que busca hacer algoritmos basados ​​en un grupo de datos para un fenómeno concreto. Estos datos tienen la posibilidad de proceder de la naturaleza, de la actividad humana o generados por otro algoritmo. En consecuencia, los algoritmos de Machine Learning tienen la aptitud de comprar su conocimiento al obtener especificaciones y/o patrones de los datos.

El desempeño de los algoritmos de Machine Learning es dependiente de la representación de los datos proporcionados. Cada parte de información que entra en la representación de nuestro inconveniente tiene por nombre característica. Estos elementos tienen la posibilidad de ser números, vectores, matrices o tensores. En las próximas figuras se detallan ejemplos de representación de datos.

Algoritmos de redes neuronales

Entre los modelos de algoritmos de estudio automático mucho más atrayentes están los que conocemos como redes neuronales. Estos entienden entidades preparadas en capas. Todas estas capas tiene un link a las capas conectadas. Su desempeño está desarrollado para imitar el accionar de procesamiento de información del cerebro humano.

Todos estos elementos de procesamiento de datos están íntimamente interconectados y trabajan juntos para ofrecer resoluciones a los inconvenientes concretos que precisan investigar. Los algoritmos de redes neuronales se acostumbran a utilizar para detallar modelos de relaciones no lineales o en el momento en que la relación de las cambiantes de entrada a un sistema con un prominente nivel de dificultad y entendimiento tiende a ser bien difícil de comprender.

Estudio no supervisado:

Los algoritmos aprenden solo de los datos proporcionados como entrada. En contraste al estudio supervisado, no hay datos etiquetados libres y no se le enseña al sistema qué desenlaces o salidas deseamos conseguir (son extraños).

En esta clase de estudio, los algoritmos procuran semejanzas en los datos de entrada y patrones abstractos. Ciertas técnicas usadas por los algoritmos son el agrupamiento (agrupamiento) o la jerarquía.