Aprendizaje automático: ¿qué es el aprendizaje automático?

Considere la siguiente figura que muestra una gráfica de los precios de la vivienda frente a su tamaño en pies cuadrados.

Después de trazar varios puntos de datos en la gráfica XY, dibujamos una línea de mejor ajuste para hacer nuestras predicciones para cualquier otra casa dado su tamaño. Enviará los datos conocidos a la máquina y le pedirá que encuentre la línea que mejor se ajuste. Una vez que la máquina encuentre la línea de mejor ajuste, probará su idoneidad introduciendo un tamaño de casa conocido, es decir, el valor Y en la curva anterior. La máquina ahora devolverá el valor X estimado, es decir, el precio esperado de la casa. El diagrama se puede extrapolar para encontrar el precio de una casa de 3000 pies cuadrados o incluso más grande. Esto se llama regresión en estadística. En particular, este tipo de regresión se denomina regresión lineal ya que la relación entre los puntos de datos X e Y es lineal.

En muchos casos, la relación entre los puntos de datos X e Y puede no ser una línea recta y puede ser una curva con una ecuación compleja. Su tarea ahora sería encontrar la curva de mejor ajuste que se puede extrapolar para predecir los valores futuros. Uno de estos gráficos de aplicación se muestra en la siguiente figura.

Fuente:

https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/c/c9/

Utilizará las técnicas de optimización estadística para encontrar la ecuación de la curva de mejor ajuste aquí. Y de esto se trata exactamente el aprendizaje automático. Utiliza técnicas de optimización conocidas para encontrar la mejor solución a su problema.

A continuación, veamos las diferentes categorías de Machine Learning.