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Ingeniería
El aprendizaje automático es un subconjunto de la Inteligencia Artifical (IA) con más aplicaciones. Los estudiantes pueden aprenden a operar con esta herramienta y aprovechan los algoritmos para optimizar el trabajo en bancos, tiendas online, redes sociales y cualquier otro tipo de entorno digitalizado.
Si quieres saber más sobre cómo aplicar el aprendizaje automático en diferentes realidades puedes estudiar el Grado en Inteligencia Artificial impartido en Madrid en la Universidad Europea donde investigarás cómo mejorar la eficiencia de la tecnología en ordenadores o tablets entre otros.
El aprendizaje automático o Learning Machine es una utilidad de la IA que permite que los ordenadores se optimicen con redes neuronales para reconocer patrones y mejorar su interacción con ellos. Dicho de otro modo, se trata de desarrollar inteligencias que aprenden de manera autónoma gracias a la observación y el trabajo con los propios datos con los que operan habitualmente.
Un experto en Inteligencia Artificial está capacitado para ayudar a las máquinas a predecir nuevos patrones e información gracias a una serie de ajustes y datos extraídos de los propios registros anteriores de la IA. Así, estas herramientas son cada vez más eficientes y rápidas y se reduce su margen de error al realizar las tareas para las que han sido diseñadas.
En la actualidad existen cuatro fórmulas generales para trabajar el aprendizaje automático: supervisado, no supervisado, semisupervisado y de refuerzo.
El aprendizaje automático es una de las aplicaciones de la IA más complejas en cuanto a su desarrollo. Para que se produzca, los expertos en Inteligencia Artificial trabajan con dos herramientas principales, las redes neuronales y el aprendizaje profundo.
Se llama red neuronal a un modelo de computación que se basa en la forma y el modo de funcionamiento del cerebro humano.
Nuestra inteligencia y aprendizaje es posible gracias a una red de neuronas interconectadas que comparten la información extraída del exterior en distintas capas o niveles que nos permiten procesarla e integrarla para que se produzca el conocimiento.
Las redes neuronales de la IA imitan fielmente este proceso. Para ello, los titulados en el Grado en Inteligencia Artificial generan neuronas artificiales interconectadas que reciben estímulos (llamados entradas), realizan una computación de los mismos y generan un resultado.
Esta información es transmitida a otras capas de neuronas para que aprendan y mejoren los protocolos a partir de los datos obtenidos.
El concepto de aprendizaje profundo está directamente relacionado con el de aprendizaje automático. Se trata, de hecho, de una rama muy particular del mismo, que no requiere de la participación humana para que la IA se siga perfeccionando.
Con esta herramienta, la Inteligencia Artificial utiliza su propia red neuronal para seguir haciendo pruebas y mejorar las tareas de manera autónoma. Gracias a esto, el learning machine no cesa y las máquinas ofrecen a los usuarios un manejo cada vez más optimizado y cómodo.
La imitación que las máquinas dotadas de IA hacen del proceso del aprendizaje humano se puede distribuir en cinco fases claramente diferenciadas.
En un primer momento, la IA acumula todos los datos posibles para generar patrones y realizar un aprendizaje automático a través del análisis de los mismos. En el ámbito de la empresa, se trata de información sobre los usuarios, dudas más habituales de los clientes, comentarios realizados por los internautas o tendencias en el registro de los posibles compradores en el sitio web.
La IA determina cuál es la información verídica que permite establecer las pautas de trabajo posteriores. Esto se hace destacando los conjuntos de datos más repetidos, para facilitar y automatizar ciertas tareas. La aplicación directa sería el estudio de los historiales de compra, el punto de acceso a los productos o los errores reportados por los clientes.
Los especialistas estudian los datos y eligen el modelo de aprendizaje automático para que el PC optimice su respuesta ante la tarea que le ha sido encargada. En este sentido, se puede optar por varios métodos como los árboles de decisión, las máquinas de vectores de soportes o, la más habitual, la red neuronal. Una vez puesta en marcha la fórmula de aprendizaje, la IA se entrena según los modelos ya indicados (aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado…)
Los ingenieros especializados en IA valoran la respuesta que la inteligencia artificial está dando tras analizar la información y pasar por su fase de entrenamiento. Para evaluar la eficacia del proceso existen métricas de rendimiento y técnicas como la validación cruzada o la validación de retención.
Si todo el proceso ha ido cumpliendo con las expectativas, se considera que la IA ha superado su fase de aprendizaje automático y se implementa en el día a día de las empresas como apoyo fundamental para sus actividades.
Son muchas las empresas que, en la actualidad, confían en la eficiencia del aprendizaje automático de las IA para satisfacer a sus clientes. Estos son algunos de los ejemplos más presentes:
Estos son algunos de los ejemplos de lo que el aprendizaje automático puede lograr para el beneficio de las empresas. Una herramienta de futuro que ya está siendo usada por profesionales con amplios conocimientos a la hora de entrenar a las IA.
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