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Aprendizaje automático o aprendizaje de sistemas, escuchamos esto con más frecuencia hoy en día. La razón es el repentino auge provocado por las tecnologías nuevas e innovadoras en el mundo y, al ser parte de las nuevas tecnologías, a la gente le gusta y utiliza esta tecnología a un ritmo muy alto. El aprendizaje automático es un campo muy amplio con una base y usos potentes. Sin embargo, es una subparte de la inteligencia artificial pero se puede utilizar sin ella en muchas áreas.
Desde un punto de vista fundamental, el aprendizaje automático es el proceso para hacer que un sistema aprenda algunos atributos esenciales de la inteligencia humana, como el pensamiento y la acción. Pero en general, es el estudio computacional de algún algoritmo informático complejo que puede resolver cualquier situación de manera correspondiente a la inteligencia humana. Uno de los aspectos valiosos de esta tecnología es que se centra en el poder de autoaprendizaje de la máquina proporcionándole datos y otra información relevante. Cuando se proporcionan nuevos datos al dispositivo, automáticamente aprende, cambia y crece por sí solo.
En los tiempos actuales, todo se está automatizando y cada minuto se generan innumerables datos. Para gestionar una cantidad tan grande de datos complejos, entra en juego la tecnología de aprendizaje automático. Su algoritmo se puede utilizar para múltiples propósitos, como limpieza de datos, preprocesamiento de datos y visualización de datos, para generar resultados valiosos que ayudarán a mejorar el flujo de trabajo empresarial. Después de analizar los datos, los conocimientos generados por el algoritmo ML pueden ayudar a predecir la situación futura de cualquier organización. Todo este proceso se realiza utilizando el concepto de ingeniería de características o selección de características, que es muy complejo y largo.
La calidad de los datos insertados en el sistema se refina mediante el uso de un proceso de selección de funciones que también afecta la calidad general de los resultados del modelo de aprendizaje automático. Esta improvisación de la calidad de los datos es esencial para que el modelo brinde imágenes claras sobre situaciones comerciales futuras. El proceso de selección de características incluye principalmente cinco pasos: adquisición de datos, limpieza de datos, ingeniería de características, generación de un modelo de aprendizaje automático, entrenamiento y prueba del modelo para hacer una predicción futura. Todo este proceso se puede realizar varias veces para obtener claridad sobre los resultados.
Hagamos más rápido y accesible el proceso de adquisición de conocimiento de esta tecnología entendiendo cada aspecto con diferentes diapositivas y representación gráfica adecuada.
Plantilla 1: ¿Qué es el aprendizaje automático?
Como comentamos antes, es el subconjunto de la inteligencia artificial en el que se alimentan datos a la máquina para que aprenda mediante una técnica de autoanálisis. Se utilizan varios algoritmos informáticos para estudiar y analizar los datos y ayudar a la máquina a obtener una experiencia automatizada para hacer predicciones. Los datos que se utilizan para entrenar la máquina se denominan datos de entrenamiento. En este proceso no se realiza ninguna programación explícita para tomar una decisión. Más bien, se basa enteramente en los resultados obtenidos por la propia máquina. Las estadísticas informáticas y los modelos estadísticos son dos de los aspectos importantes de este proceso.
Los algoritmos de aprendizaje automático son bastante complejos, pero se pueden utilizar para múltiples propósitos en el mismo proceso para realizar diferentes predicciones a través de los mismos conjuntos de datos modificando un poco en cada paso. La minería de datos y el aprendizaje profundo también son subpartes del aprendizaje automático y se centran principalmente en conjuntos de datos extensos y complejos.
En general, el aprendizaje automático es un campo ampliado con muchos atributos que deben aprenderse y comprenderse mediante el uso del enfoque adecuado. SlideTeam viene con un método inteligente que mejorará su aprendizaje y hará que las cosas sean fácilmente comprensibles. Este método contiene PPT de diseño innovador que contienen toda la información relevante sobre el concepto de aprendizaje automático e incluso definen los aspectos prácticos de forma concisa y clara. No espere mucho y utilice estas diapositivas rápidamente para aprovecharlas al máximo.
Plantilla 2: Tipos de aprendizaje automático
Tipos: define principalmente los enfoques utilizados por cualquier máquina para aprender después de la inserción de datos. El aprendizaje automático es principalmente de tres tipos, que son:
Aprendizaje supervisado : en este aprendizaje, la máquina se alimenta con dos tipos de datos etiquetados, uno para entrenar el modelo y el otro para probar el modelo. Estos se denominan datos de entrenamiento y datos de prueba, respectivamente. Ambos conjuntos de datos se utilizan para enseñar a los modelos el resultado deseado y ayudar en el proceso de toma de decisiones. Los datos pasan a través de algoritmos, minimizando el error y utilizando la función de pérdida para generar un resultado preciso. La clasificación y la regresión son dos tipos de problemas que se resuelven más comúnmente mediante técnicas de aprendizaje supervisado.
Aprendizaje no supervisado: a diferencia del aprendizaje supervisado, utiliza datos sin etiquetar para ejecutar un algoritmo de análisis. No se requiere intervención humana al realizar algoritmos de aprendizaje automático sin supervisión, ya que hace que la máquina sea capaz de descubrir patrones ocultos y agrupaciones de datos dentro de los conjuntos de datos. Los problemas relacionados con la agrupación de datos se resuelven más comúnmente mediante técnicas de aprendizaje no supervisadas.
Aprendizaje por refuerzo: se genera una secuencia de decisiones a través de un modelo de aprendizaje por refuerzo para lograr un objetivo en un entorno altamente complejo e incierto para obtener los mejores resultados. En este proceso, la computadora realiza de forma recursiva la función de prueba y aprende arrojando error para generar una solución adecuada a cualquier problema.
Todos estos algoritmos se basan en tipos anteriores y se pueden diferenciar mediante datos y técnicas de análisis. Se puede entender en términos generales utilizando estas diapositivas PPT diseñadas principalmente para aclarar la diferencia entre estos métodos de la mejor manera. Mejore su aprendizaje y comprenda el concepto con claridad descargando estas diapositivas.
Plantilla 3: Casos de uso de aprendizaje automático
El aprendizaje automático es recientemente la tecnología más popular y se está volviendo más popular debido a sus funciones convenientes y sus amplios casos de uso. Tiene una amplia gama de aplicaciones en el mundo real. Aclaremos la aplicación de aprendizaje automático más utilizada.
Reconocimiento facial y de voz: los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan principalmente para el reconocimiento facial y de voz, especialmente en defensa para identificar objetos, personas, armas y lugares. La función de búsqueda por voz de Google es uno de los ejemplos más comunes de aplicaciones de reconocimiento de voz con aprendizaje automático.
Coches autónomos : son otro de los casos de usos más populares del aprendizaje automático. En este proceso, los datos de conducción se insertan en el automóvil para que aprenda a conducir por sí solo. En este proceso se utilizan algoritmos de aprendizaje automático no supervisados para entrenar los coches.
Asistentes virtuales: Los asistentes virtuales como Alexa, Google Assistant y Cortana también se basan en técnicas de aprendizaje automático. En este proceso, la máquina se llena con datos de reconocimiento de voz y responde en consecuencia cuando se le pide que haga algo.
Algunos otros casos de uso del aprendizaje automático incluyen la predicción del tráfico, la predicción de préstamos y la recomendación de productos. Puedes tener una mejor comprensión de todo este concepto. Todo lo que necesita hacer es descargar y utilizar estas diapositivas de aprendizaje automático especialmente desarrolladas para que su aprendizaje sea más accesible y rápido.
Futurísticamente, el aprendizaje automático está trayendo un cambio drástico en casi todos los sectores con sus máximas capacidades y amplios usos. Pero la mejor utilización de cualquier tecnología sólo puede lograrse adquiriendo un conocimiento suficiente de ella. Los PPT creados por SlideTeam ayudarán en todos los aspectos a comprender el concepto en profundidad en el menor tiempo posible. Así que no esperes más y descarga estas diapositivas para mejorar tu comprensión de esta tecnología disruptiva.
