Flujo de trabajo universal de aprendizaje automático
La inteligencia artificial es tendencia en la actualidad en mayor medida. El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo constituyen la inteligencia artificial. El diagrama de Venn que se menciona a continuación explica la relación entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.
Aprendizaje automático
El aprendizaje automático es el arte de la ciencia que permite que las computadoras actúen según los algoritmos diseñados y programados. Muchos investigadores piensan que el aprendizaje automático es la mejor manera de avanzar hacia la IA a nivel humano. Incluye varios tipos de patrones como:
- Patrón de aprendizaje supervisado
- Patrón de aprendizaje no supervisado
Aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático en el que los algoritmos en cuestión se inspiran en la estructura y función del cerebro llamadas Redes neuronales artificiales.
El aprendizaje profundo ha ganado mucha importancia a través del aprendizaje supervisado o el aprendizaje a partir de algoritmos y datos etiquetados. Cada algoritmo del aprendizaje profundo pasa por el mismo proceso. Incluye una jerarquía de transformación no lineal de entrada y se utiliza para crear un modelo estadístico como salida.
El proceso de aprendizaje automático se define mediante los siguientes pasos:
- Identifica conjuntos de datos relevantes y los prepara para su análisis.
- Elige el tipo de algoritmo a utilizar.
- Construye un modelo analítico basado en el algoritmo utilizado.
- Entrena el modelo en conjuntos de datos de prueba y lo revisa según sea necesario.
- Ejecuta el modelo para generar puntajes de prueba.