En el post anterior te conte que era el Machine Learning y algunos ejemplos. En este post te voy a contar más sobre los subtipos de machine learning que podes encontrar.
Principalmente existen tres tipos de machine learning estos son :
- Aprendizaje Supervizado
- Aprendizaje No Supervisado
- Aprendizaje por Refuerzo
Aprendizaje Supervisado
El aprendizaje supervisado se caracteriza porque trabajamos con datos etiquetados.Esto quiere decir que el algoritmo va a aprender con los datos que nosotros le vamos a dar.
Cuando le mostramos un dato nuevo al algoritmo éste va a predecir el resultado con los datos que le suministramos anteriormente.
Existen dos tipos de aprendizaje supervisado estos son clasificación y regresión. Los algoritmos de clasificación lo que hacemos es como lo dice su nombre clasificar elementos. En el caso de Regresión el algoritmo nos devuelve un dato numérico.
Aprendizaje No Supervisado
Por otro lado tenemos el aprendizaje no supervisado a diferencia del supervisado en este caso no le vamos a entrenar con datos etiquetados al algoritmo .
El aprendizaje no supervisado nos ayuda a resolver principalmente problemas de clustering, detección de fraudes o de clasificación de clientes.
Aprendizaje por Refuerzo
Por último existe el aprendizaje por refuerzo. En este caso la entrada va a ser una retroalimentación que nosotros le damos dependiendo la respuesta que queremos que haga el algoritmo.
En resumen este tipo de aprendizaje prende a base de ensayo y de error.
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