DESARROLLA UN VIDEO SOBRE1.4 Machine Learning
1.4.1 Definición
1.4.2 Tipos de aprendizaje
o Supervisado (Supervised)
o No Supervisado (Unsupervised Learning)
o Semi-Supervisado (Semi-supervised Learning)
o Reforzamiento (Reinforcement Learning)
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El Machine Learning es una tecnología fascinante que permite a las máquinas aprender de la experiencia. En lugar de programar cada posible escenario, los algoritmos encuentran patrones en los datos y hacen predicciones. Es como enseñar a una computadora a pensar por sí misma, procesando información para generar conocimiento útil.
En el aprendizaje supervisado, el algoritmo funciona como un estudiante con un maestro. Se le proporcionan ejemplos con las respuestas correctas, como mostrar fotos etiquetadas de gatos y perros. El modelo aprende estos patrones para luego clasificar nuevas imágenes correctamente. Es útil para tareas como detección de spam o diagnóstico médico.
En el aprendizaje no supervisado, el algoritmo actúa como un explorador sin guía. Trabaja con datos sin etiquetas, buscando patrones ocultos y agrupaciones naturales. Es como encontrar grupos de clientes con comportamientos similares sin saber previamente qué buscar. Se usa para segmentar mercados y detectar anomalías.
El aprendizaje semi-supervisado es una solución inteligente cuando tenemos pocos datos etiquetados pero muchos sin etiquetar. Combina lo mejor de ambos mundos: la precisión del aprendizaje supervisado con la abundancia de datos no etiquetados. Es especialmente útil en medicina o clasificación de documentos donde etiquetar es costoso.
El aprendizaje por reforzamiento es como entrenar a una mascota. Un agente toma acciones en un entorno y recibe recompensas o castigos. A través de ensayo y error, aprende qué acciones maximizan las recompensas. Es la tecnología detrás de AlphaGo, coches autónomos y sistemas que optimizan procesos complejos.