Machine Learning

Métodos de Aprendizaje

Muy bien, tenemos resuelto el tema de los datos sobre los cuales trabajaremos para determinar nuestro objetivo de obtener predicciones y aprendizajes. Ahora viene el problema de determinar cómo hacerlo y esto esta supeditado a su vez por las capacidades y conocimientos que tengamos.

Las metodologías de aprendizaje automático se basan en análisis estadísticos, ya que tratan de determinar las dependencias estadísticas entre las variables a trabajar. Por lo que se deben conocer tanto de estadística básica como avanzada y probabilidades para realmente comprender los resultados entregados por el aprendizaje automático.

Agentes inteligentes

El principio del aprendizaje automático se basa en forma general en la creación de agentes inteligentes, los cuales tienen la particularidad de ser objetos (programas/algoritmos) que pueden percibir su entono y actuar frente a el. En forma cotidiana están actualmente en los asistentes de voz de nuestros celulares, al recibir las sugerencias de producto que nos hacen páginas de comercio y obtener información de Google Maps, así como las recomendaciones de Netflix. Todos son ejemplos de agentes inteligentes.

Los agentes, son por lo tanto, programas capaces de tomar decisiones o realizar algún servicio en función de su entorno y sus capacidades. Poseen cierta autonomía, lo que les permite ejecutar labores específicas, predecibles y repetitivas. También, tienen capacidad de aprender. Las capacidades principales de estos agentes inteligentes son la percepción y la acción.

Un agente inteligente, es una entidad capaz de percibir su entorno, procesar tales percepciones y responder o actuar en su entorno de manera racional, es decir, de manera correcta y tendiendo a maximizar un resultado esperado. Es capaz de percibir su medioambiente con la ayuda de sensores y actuar en ese medio utilizando actuadores (elementos que reaccionan a un estímulo realizando una acción).

Un agente inteligente puede ser una entidad física o virtual. Si bien el término agente racional se refiere a agentes artificiales en el campo de la Inteligencia Artificial, también puede considerarse agentes racionales a los animales incluido el hombre.

Los tipos de aprendizaje se puede clasificar en tres grandes categorías: supervisado y no supervisado, por refuerzo y profundo.