Solicitar una demo
    27 de enero de 2021

    Tipos de aprendizaje automático: En qué consisten (y sus sorprendentes costos)

    types-of-machine_learning-vesta

    No te quedes sin conocer las diferencias entre los tipos de aprendizaje automático. Descubre qué son y cómo puedes evitar errores costosos.

    Menos del 23 por ciento de las empresas utilizan alguno de los tipos de aprendizaje automático, lo que es sorprendente teniendo en cuenta los beneficios que aportan. Antes de decidir si sería beneficioso para tu empresa integrar el aprendizaje automático, es importante entender las diferencias entre los tipos. A partir de ahí, puedes avanzar con confianza en la decisión del tipo de aprendizaje automático que aportará mayor valor a tu empresa en particular.

    En esta publicación, analizaremos los cuatro tipos principales de aprendizaje automático y cómo funciona cada uno de ellos.

    Aprendizaje no supervisado

    El primer tipo de algoritmo que deberías entender es el aprendizaje no supervisado. En este tipo, no se proporcionan datos entrenados ni variables de salida a la computadora. Cuando la computadora tiene tiempo para recopilar datos basados en los patrones del usuario, puede comenzar a implementar y enseñarse cosas a sí misma. 

    Básicamente, el aprendizaje no supervisado implica dejar que los algoritmos identifiquen y presenten la estructura notable en un conjunto dado de datos. 

    Aprendizaje supervisado

    Un algoritmo de aprendizaje supervisado se basa en que la persona entrene al sistema para reconocer patrones en un conjunto de datos. La computadora recibe predicciones y entradas específicas, así como las salidas de los datos proporcionados.

    El usuario conoce la respuesta correcta mientras el algoritmo realiza predicciones una y otra vez sobre un conjunto de datos y recibe correcciones del usuario cuando se equivoca. A lo largo del tiempo, la computadora comenzará a trabajar y calcular de acuerdo con el entrenamiento que recibió por parte del usuario. 

    Aprendizaje por refuerzo

    El aprendizaje por refuerzo es un método que se utiliza una vez que se ha recopilado una cantidad considerable de datos. Toma los datos que ya se han recuperado, aprende constantemente de ellos y actualiza el algoritmo evolucionando en el tiempo para garantizar que sigue siendo eficiente en la recopilación.

    El usuario reunirá una serie de observaciones y experiencias tomadas del entorno con el que ha estado interactuando y continuará modificando las entradas para obtener un mejor resultado. 

    Esto puede ayudar a encontrar un patrón en lo que respecta a estrategias contra el fraude de cuentas que no son exitosas.

    Aprendizaje semisupervisado

    El aprendizaje semisupervisado es la combinación de los algoritmos de aprendizaje automático supervisado y no supervisado. Si buscas crear un modelo específico que ahorre tiempo y dinero a tu compañía, este es el camino ideal.

    En los casos en los que hay una gran cantidad de datos de entrada y solo una pequeña parte de ellos está etiquetada de manera adecuada, es beneficioso contar con un algoritmo de aprendizaje automático semisupervisado.

    Un buen ejemplo de esta situación sería un banco de imágenes en el que solo algunos de los archivos están etiquetados, mientras la mayoría no lo están.

    Puedes utilizar un algoritmo de aprendizaje no supervisado para identificar y comprender la estructura de los datos de las variables de entrada. Además, podrías usar un algoritmo de aprendizaje supervisado para hacer predicciones precisas sobre los datos no etiquetados, devolver esa información directamente al algoritmo de aprendizaje supervisado para que la analice y, luego, utilizar ese modelo para hacer futuras predicciones sobre nuevos datos.

    Tipos de aprendizaje automático

    Estos son los cuatro tipos principales de aprendizaje automático entre los que quizás deba elegir tu empresa en función de sus necesidades específicas. Si necesitas un mayor control sobre el entrenamiento, la mejor opción podría ser el aprendizaje supervisado. El algoritmo de aprendizaje automático que utilices dependerá de los tipos de conjuntos de datos con los que trabajes y de la forma en que tu empresa pretenda implementar el aprendizaje automático en sus operaciones técnicas. 

    Cuando busques un equipo que te ayude a elegir el algoritmo adecuado para una necesidad operativa específica, ten en cuenta la posibilidad de programar una consulta gratuita con Vesta. Nuestras soluciones de eficacia comprobada funcionan para telcos, remesas de dinero, tarjetas de regalo, procesadores de pago, facilitadores de pago y muchas más. Deja que funcionen para ti también.

     

    Contacta a Vesta

    Vesta

    Otras publicaciones que te pueden interesar