Que es el Aprendizaje Automatico? Ejemplos Sencillos

Que es el Aprendizaje Automatico?

El aprendizaje automatico (machine learning) es una forma de ensenar a las computadoras a aprender de ejemplos, en lugar de darles instrucciones paso a paso.

Piensa en como aprendiste a reconocer un gato. Nadie te dio un manual. Solo viste muchos gatos y descubriste el patron. El aprendizaje automatico funciona de la misma manera para las computadoras.

Tres Tipos de Aprendizaje Automatico

1. Aprendizaje supervisado. Le muestras a la computadora ejemplos etiquetados. “Aqui hay 10,000 imagenes. Estas son gatos, estas son perros.” La computadora aprende la diferencia.

2. Aprendizaje no supervisado. Le das a la computadora datos sin etiquetar y dejas que encuentre patrones por si misma. Por ejemplo, una tienda podria usar esto para agrupar clientes por habitos de compra.

3. Aprendizaje por refuerzo. La computadora aprende por prueba y error, recibiendo recompensas por buenos resultados. Asi es como la IA aprendio a vencer a humanos en ajedrez y Go.

Ejemplos Cotidianos

Los filtros de spam aprenden de ejemplos de correos spam y no spam. Cada vez que marcas un correo como spam, el sistema aprende un poco mas.

Las recomendaciones de YouTube aprenden de lo que ves. El sistema descubre patrones en tu historial y sugiere videos similares.

El reconocimiento facial aprende de miles de fotos de rostros para identificar personas.

Cuantos Datos Necesita?

Mas datos generalmente significa mejores resultados. Una tarea simple podria necesitar cientos de ejemplos. Tareas complejas como entender el lenguaje necesitan miles de millones.

Pero mas datos tambien requiere mas potencia informatica y tiempo para procesar. Siempre hay un equilibrio.

Consejo practico: Cuando veas una herramienta de IA que hace predicciones o recomendaciones, recuerda que aprendio de ejemplos pasados. La calidad del resultado depende de la calidad de los datos de entrenamiento.