¿Qué es una tecnica de machine learning?

Entre las varias técnicas de estudio automático que ya están tenemos la posibilidad de poner énfasis las próximas 4. Esta clasificación está relacionada con la manera en que se adiestra el algoritmo:

Es la labor de estudio automático consistente en estudiar una función matemática que asigna una entrada a una salida en función de pares de entrada-salida, por servirnos de un ejemplo. La función matemática final entonces se utiliza para adivinar valores desde muestras de datos sin etiquetar. Los sistemas de filtro de contenido publicitario de mail, por poner un ejemplo, usan este género de algoritmo. El aspecto primordial del estudio supervisado es que necesita un grupo de datos antes clasificados por un analista para entrenar el algoritmo y que este sea con la capacidad de realizar buenas conjeturas.

Géneros de Machine Learning

En esta rama profunda hay diversos tipos de estudio. Todos estos módulos de estudio se centran en distintas procesos.

El avance del estudio automático se enfoca en tres categorías primordiales conocidas como estudio supervisado, estudio no supervisado y estudio profundo.

¿Por qué razón es esencial?

La proporción de datos que se desarrollan en la actualidad en las compañías está incrementando exponencialmente. Obtener información importante de ella es una virtud competitiva que es imposible menospreciar. En CleverData consideramos que es una ocasión a la que hay que prestar particular atención. La enorme virtud es que en la actualidad no es requisito ser un gurú de los datos para lograr explotar esta clase de tecnologías. Hay en el mercado herramientas extremadamente simples de usar (aun para legos en el análisis de datos) y a nivel económico accesibles para compañías de cualquier tamaño que dejan efectuar conjeturas como las descritas en el apartado previo. Si deseas ver de qué forma se crea un modelo como el previo, solicitud este producto donde describimos el desarrollo pasito a pasito.

El desafío de explotar al límite los datos se ha hecho más simple de enorme manera. La educación automático por el momento no es lo que acostumbraba a ser. Esto quiere decir que con datos de calidad, tecnologías apropiadas y análisis dueños, en la actualidad es viable hacer modelos de accionar para investigar datos complejos y de enorme volumen. Además de esto, los sistemas dan desenlaces veloces y precisos sin intervención humana, aun a enorme escala. El resultado: conjeturas de prominente valor para tomar mejores resoluciones y desarrollar mejores acciones comerciales.

Estudio por refuerzo

En esta técnica de estudio, los sistemas aprenden por medio de la experiencia, a partir de prueba y fallo.

En un sistema de registro de valores, las máquinas son penalizadas si toman una resolución equivocada y recompensadas como una manera de mejorar su accionar, hasta el momento en que consiguen desarrollar la manera mucho más eficaz de efectuar sus tareas.

Estudio Supervisado

En la categoría de Estudio Supervisado, contamos 2 clases de inconvenientes: Regresión y Clasificación. La regresión es en el momento en que deseamos adivinar un resultado que cambia en un rango continuo. Por poner un ejemplo, dada una fotografía de un individuo para saber su edad. Otro ejemplo podría ser ofrecer las especificaciones de una vivienda que está a la venta, prediciendo cuál es el valor de venta conveniente. La clasificación es para adivinar desenlaces que son sutiles. Por servirnos de un ejemplo, dado un tolerante con un tumor, determine si el tumor es malvado o no. Otro inconveniente que entra en esta categoría es, por poner un ejemplo, ofrecer la imagen de un número de un dígito escrito a mano, identificando de qué dígito se habla.

La educación por refuerzo es estudiar qué llevar a cabo, de qué manera conceder acciones a ocasiones, para aumentar al máximo una señal de recompensa numérica. Al alumno no se le afirma qué acciones tomar, como en la mayor parte de las maneras de estudio automático, pero debe conocer qué acciones generan la mayor recompensa al probarlas. La educación por refuerzo es diferente del estudio supervisado. La educación supervisado radica en estudiar ejemplos proporcionados por un supervisor de afuera especialista. En los inconvenientes entretenidos, de forma frecuente es poco práctico conseguir ejemplos del accionar esperado que sean adecuados y representativos de todas y cada una de las ocasiones en las que el agente debe accionar. En territorio irreconocible, donde uno aguardaría que la educación fuera mucho más bueno, un agente debe poder estudiar de su experiencia. La educación por refuerzo es tan popular en estos días por el hecho de que es el primordial algoritmo empleado para solucionar distintas juegos y, a veces, conseguir un desempeño sobrehumano. Los mucho más conocidos deben ser AlphaGo y AlphaGo Zero. AlphaGo, entrenado en incontables juegos humanos, ahora logró un desempeño sobrehumano a través de la utilización de Network Value y Monte Carlo Tree Search (MCTS) en su red de políticas. Después, no obstante, los estudiosos reflexionaron y probaron un enfoque de estudio por refuerzo mucho más puro: entrenarlo desde el princípio. Los estudiosos dejaron que el nuevo agente, AlphaGo Zero, jugase consigo y al final venció a AlphaGo cien-0.