Aprendizaje supervisado
En el aprendizaje supervisado, las máquinas aprenden a partir de un conjunto de datos que ya contiene las respuestas correctas, llamadas etiquetas. Un algoritmo de aprendizaje supervisado analiza los datos de entrenamiento y produce un modelo inferido que puede hacer predicciones sobre datos nuevos. Por ejemplo, en un sistema de filtrado de spam, el modelo aprendería a identificar correos no deseados al ser entrenado en muchos ejemplos de correos electrónicos etiquetados como ‘spam’ o ‘no spam’.
Aprendizaje no supervisado
El aprendizaje no supervisado ocurre cuando el algoritmo es entrenado usando un conjunto de datos que no tiene etiquetas. En este caso, el sistema intenta aprender la estructura de los datos sin una guía explícita sobre qué es correcto o incorrecto. Un uso común de estos algoritmos es la segmentación de clientes en marketing, donde se agrupan según similitudes en sus comportamientos o características sin saber de antemano cómo se categorizan.
Aprendizaje por refuerzo
En el aprendizaje por refuerzo, las máquinas aprenden tomando decisiones y recibiendo retroalimentación en forma de recompensas o penalizaciones. Este tipo de aprendizaje es fundamental para entrenar sistemas que deben tomar decisiones secuenciales, como los robots en entornos de navegación o los agentes de juegos. Por ejemplo, un programa que aprende a jugar ajedrez podría recibir una recompensa basada en si gana o pierde partidas al probar diferentes estrategias.
Para más información sobre las aplicaciones prácticas de estos métodos de aprendizaje, puedes leer más sobre cómo se aplica la IA en la industria o explorar qué es el procesamiento del lenguaje natural para entender cómo estas técnicas se utilizan para interpretar y generar lenguaje humano.
