¿Cómo aprenden los sistemas inteligentes?

Aprendizaje Automático
Todos los días vemos en la televisión u otros medios robots, sistemas y máquinas que  parecen ser inteligentes, ¿cierto?, ¿nunca te has preguntado como lo hacen? … ¡te cuento un poco!

El aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial que tiene como objetivo desarrollar técnicas que permitan “aprender” a los sistemas inteligentes; al mismo tiempo y debido a su naturaleza, el aprendizaje automático es una rama de la estadística conocida como teoría computacional del aprendizaje.

Lo anterior se lleva a cabo a través de la generalización de comportamientos a partir de información estructurada y suministrada a manera de ejemplos. ¿me expliqué? Trataré de explicarlo mejor: Se introducen en el software ejemplos e información estructurada a partir de la cuál se sacan generalizaciones de comportamiento. ¿Mejor?, eso espero ;).

La teoría del aprendizaje computacional  puede ser representada como una función  y es fundamental para el funcionamiento de los agentes en ambientes desconocidos. Existen varios tipos de aprendizaje en función de la salida de los algoritmos de aprendizaje.  Veamos algunos:

Aprendizaje supervisado. El algoritmo produce una función que establece una correspondencia entre las entradas y salidas del sistema.

Aprendizaje no supervisado. Es basado en ejemplos que entran al sistema sin información de las categorías del ejemplo.

Aprendizaje por refuerzo. Este aprende observando lo que sucede en el ambiente y su información de entrada es la retroalimentación del mundo exterior.

Transducción. Este es similar al aprendizaje no supervisado pero sin constituir una función. Trata de predecir categorías del futuro basándose solamente en los ejemplos de entrada, sus categorías y ejemplos nuevos en el sistema.

Aprendizaje multitarea. Usan conocimiento aprendido previamente por el sistema de cara a cara a enfrentarse a problemas parecidos.

¿Qué tal?  ¿Interesante?

¡Nos leemos pronto!

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