Qué son los algoritmos de aprendizaje

Este método de aprendizaje enseña las máquinas mediante el uso de ejemplos o de conjuntos de datos de capacitación. Los sistemas de aprendizaje supervisado están expuestos a grandes cantidades de datos etiquetados, como imágenes de figuras manuscritas anotadas para indicar a qué número corresponden.

Tengamos en cuenta  más sobre el aprendizaje de la técnica y los algoritmos de aprendizaje de la máquina. En términos generales, hay tres tipos de algoritmos de aprendizaje automático:

  • Algoritmos de aprendizaje supervisado
  • Algoritmos de aprendizaje no supervisados
  • Algoritmos de aprendizaje de refuerzo

Cómo estos tres tipos diferentes de algoritmos de aprendizaje automático difieren entre sí.

Algoritmos de aprendizaje supervisado

Estos algoritmos se utilizan cuando se conoce el objetivo o el resultado de la predicción.

Por ejemplo, si queremos utilizar el aprendizaje automático para predecir quién hará las compras en los próximos días, entonces utilizaremos algoritmos de aprendizaje supervisado.

Aquí, el objetivo o resultado de la predicción es si esta persona hizo una compra dentro del plazo establecido o no. Basándonos en los datos históricos de compra, necesitaremos construir características que describen cada punto de datos, como la edad del usuario, su dirección, la última fecha de compra y, a continuación, los algoritmos de aprendizaje supervisado sabrán, a partir de estos datos, cómo asignar estas características al objetivo o resultado de la predicción.

Algoritmos de aprendizaje no supervisados

A diferencia de los algoritmos de aprendizaje supervisado, los algoritmos de aprendizaje no supervisado se utilizan cuando no tenemos un objetivo o resultado de predicción específico. Este tipo de algoritmo de aprendizaje automático se utiliza frecuentemente en sistemas de agrupación y recomendación.

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Por ejemplo, puede utilizar los algoritmos de aprendizaje no supervisado para agrupar su base de clientes en diferentes subgrupos o segmentos, en función de sus comportamientos. En este caso, no tenemos un objetivo o resultado específico que queramos predecir. Sólo estamos agrupando clientes similares en diferentes segmentos.

Algoritmos de aprendizaje de refuerzo

Estos algoritmos se utilizan cuando queremos que el modelo aprenda y se entrene continuamente sin conocimiento o experiencia previa. En el caso del aprendizaje de refuerzo, el modelo aprende a hacer predicciones después de muchos ensayos y errores.

Un ejemplo de la aplicación del aprendizaje de refuerzo en el marketing es cuando hay múltiples estrategias de marketing que le gustaría probar y elegir la que mejor funciona.

En este caso, puede ejecutar un algoritmo de aprendizaje de refuerzo, en el que elige al azar una estrategia a la vez y se recompensa cuando se produce un resultado positivo. Después de múltiples iteraciones de pruebas y errores, el modelo de aprendizaje de refuerzo habrá aprendido a elegir la mejor estrategia de marketing, basándose en las recompensas totales que cada estrategia de marketing ha obtenido.

 

 

 

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