A causa de los avances tecnológicos que se han llevado a cabo con el paso de los años, son muchos los tipos de aprendizajes que se manejan en el ámbito de la inteligencia artificial. Basándonos en esto, que en esta ocasión queremos hacer énfasis en uno de los más relevantes: el aprendizaje semi supervisado, así no dejes de leer ni por un momento.
¿Qué es el aprendizaje Machine Learning?
El aprendizaje semi supervisado forma parte del automático o también conocido mayormente Machine Learning y consiste en un tipo de sistema que consiste en plasmar algoritmos para que desvelen los patrones repetitivos de un conjunto de datos. Además, este aprendizaje entra en el campo del estudio de la inteligencia artificial.
Los datos obtenidos por lo general se trata de imágenes, palabras, estadísticas, números o cualquier otro elemento que pueda servir como un dato de apertura para el aprendizaje automático. Pese a esto, se dice que gracias a estos datos los algoritmos aprenden de manera autónoma a realizar las tareas asignadas sin ningún percance.
¿Cómo funciona Machine Learning?
Aunque cualquier proceso que se encuentre asociado con la inteligencia artificial resulta un tanto enigmático y este no es la excepción, resulta importante entenderlo para poder comprender el funcionamiento de un sistema. Por tal motivo, para este proceso en específico existen tres etapas que son las que desvelan cómo se da funcionamiento y son:
- Datos de entrenamiento: Para el comienzo se reúne todos los datos para así poder alimentar el aprendizaje para que entienda cómo resolver un problema. Cabe destacar que estos datos suelen indicar la característica recurrente que están generando el problema.
- Selección de algoritmo: como segundo paso, el aprendizaje debe seleccionar cualquiera será el algoritmo con él, se operará los datos de entrenamientos guardados. Por lo general, este algoritmo se encoge en base del volumen y tipo de los datos a trabajar.
- Entrenamiento del algoritmo: Luego el sistema de aprendizaje debe hacer una práctica repetitiva con el algoritmo para reducir el riesgo de errores. En caso de que estos algoritmos no produzcan el resultado correcto, en este proceso se harán las modificaciones necesarias.
- Uso y mejoras del modelo: Por último, basándose al modelo de datos que originalmente es el problema a resolver, se establecen las últimas mejoras para dar solución. Siendo uno de los métodos más comunes el que se usa en los correos electrónicos que al detectar un problema envía los mensajes a Spam.
¿Cuáles son los algoritmos de aprendizaje semi supervisado?
Si bien no es misterio, existe una amplia gama de algoritmos que utilizan aprendizaje semi supervisado, ya que al ser una rama del automático es uno de los más completos en conjunto de supervisado. Pero, estos algoritmos son iguales para ambos aprendizajes, puesto que en sí tienen casi la misma finalidad.
Entre los algoritmos más utilizados están:
- Algoritmos de regresión final.
- Algoritmo de regresión de máquinas de vectores de soporte.
- Algoritmo del árbol de decisiones.
- Algoritmos de clustering.
- Algoritmos de asociación.
- Redes neuronales o algoritmos de red.
- Otros.