¿Cuáles son los cuatro tipos de machine learning?
Los cuatro tipos de machine learning son machine learning supervisado, machine learning no supervisado, aprendizaje semisupervisado y aprendizaje de refuerzo.
El machine learning supervisado es el tipo más común de machine learning. En modelos de aprendizaje supervisados, el algoritmo aprende a partir de sets de datos de entrenamiento etiquetados y mejora su precisión con el tiempo. Está diseñado para crear un modelo que pueda predecir correctamente la variable objetivo cuando recibe datos nuevos que no ha visto antes. Un ejemplo sería personas que etiquetan e ingresan imágenes de rosas y otras flores. El algoritmo podría entonces identificar correctamente una rosa cuando recibe una foto nueva y sin etiquetar de una.
El machine learning no supervisado es cuando el algoritmo busca patrones de datos que no se han etiquetado y no tienen variables objetivo. El objetivo es encontrar patrones y relaciones en los datos que las personas pueden no haber identificado todavía, como detectar anomalías en los logs, rastreos y métricas para detectar problemas en el sistema y amenazas de seguridad.
El aprendizaje semisupervisado es un híbrido entre el machine learning supervisado y no supervisado. En el aprendizaje semisupervisado, el algoritmo se entrena tanto con datos etiquetados como no etiquetados. Primero aprende de un conjunto pequeño de datos etiquetados para hacer predicciones o tomar decisiones basadas en la información disponible. Luego usa el set más grande de datos no etiquetados para refinar sus predicciones o decisiones buscando patrones y relaciones en los datos.
El aprendizaje de refuerzo es cuando el algoritmo aprende a través de prueba y error recibiendo comentarios en forma de recompensas o sanciones por sus acciones. Algunos ejemplos incluyen: entrenamiento de un agente de AI para jugar a un videojuego, en el que recibe una recompensa positiva por avanzar de nivel y una sanción por fallar; optimización de una cadena de suministro, en donde se recompensa al agente por minimizar los costos y maximizar la velocidad de entrega, o sistemas de recomendación, donde el agente sugiere productos o contenido y recibe una recompensa por las compras y los clics.