Aprendizaje Automático (AM)

Concepto básico

La idea central del Aprendizaje Automático es la creación y el uso de algoritmos que pueden procesar datos de entrada y aprender a producir el resultado deseado. Este proceso de aprendizaje suele implicar alimentar grandes conjuntos de datos al algoritmo, que luego ajusta sus parámetros internos para minimizar los errores o maximizar la precisión de sus predicciones o clasificaciones. Un ML eficaz depende a menudo de un preprocesamiento exhaustivo de los datos para garantizar que los datos de entrada sean adecuados para el algoritmo de aprendizaje. El objetivo final es que las máquinas puedan resolver problemas complejos o hacer predicciones precisas de forma autónoma.

Tipos de aprendizaje automático

El Aprendizaje Automático se suele clasificar en varios tipos principales, cada uno adecuado para diferentes tipos de tareas y datos:

• Aprendizaje supervisado: Los modelos aprenden a partir de datos etiquetados, en los que cada punto de datos tiene una entrada y una salida conocidas. Es habitual en tareas como la regresión y la clasificación de imágenes.
• Aprendizaje no supervisado: Los modelos identifican patrones y estructuras en datos no etiquetados sin resultados predefinidos. Las técnicas incluyen la Agrupación y la reducción de la dimensionalidad. Encuentra un Resumen del Aprendizaje no Supervisado para más detalles.
• Aprendizaje por Refuerzo: Los agentes aprenden a tomar secuencias de decisiones intentando maximizar una señal de recompensa mediante ensayo y error en un entorno. Consulta esta Visión general del aprendizaje por refuerzo para conocer los antecedentes.

Aplicaciones en el mundo real

El aprendizaje automático impulsa la innovación en innumerables ámbitos. He aquí un par de ejemplos destacados:

• Sanidad: Los algoritmos de ML se utilizan en el Análisis de Imágenes Médicas para ayudar a los médicos a diagnosticar enfermedades, como la identificación de tumores en las exploraciones.
• Transporte y comercio minorista: El ML potencia las funciones de los vehículos autónomos y optimiza las operaciones en el comercio minorista mediante aplicaciones como la previsión de la demanda y la IA para una gestión más inteligente del inventario minorista. Para más contexto, consulta este Panorama de la IA en el comercio minorista.

Relevancia en IA y Visión Artificial

El Aprendizaje Automático es un pilar fundamental de la IA moderna y es especialmente transformador en el campo de la Visión por Computador (VC). Tareas como la detección de objetos, la segmentación de imágenes y el reconocimiento facial dependen en gran medida de los modelos de ML para interpretar y comprender la información visual. Los modelos más avanzados, como Ultralytics YOLO aprovechan las técnicas de ML para lograr una gran precisión y velocidad. Frameworks como PyTorch y plataformas como Ultralytics HUB proporcionan las herramientas necesarias para desarrollar, entrenar y desplegar estos sofisticados modelos ML.

Relación con el aprendizaje profundo

El Aprendizaje Profundo (AD) es un subcampo especializado dentro del Aprendizaje Automático. Se centra en el uso de Redes Neuronales (NN ) con múltiples capas (arquitecturas profundas) para modelar patrones complejos en los datos. El DL ha hecho avanzar significativamente las capacidades del ML, especialmente en áreas que tratan con datos no estructurados como imágenes, texto y sonido, porque puede aprender automáticamente características jerárquicas sin ingeniería manual de características. Puedes aprender más sobre los fundamentos en este resumen de Redes Neuronales Explicadas. Muchos modelos avanzados de visión por ordenador, incluidos los desarrollados por Ultralytics, se basan en principios de aprendizaje profundo.