{"id":821947,"date":"2023-11-07T07:00:00","date_gmt":"2023-11-07T07:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/?p=821947"},"modified":"2024-05-16T12:11:31","modified_gmt":"2024-05-16T19:11:31","slug":"modelos-de-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.questionpro.com\/blog\/es\/modelos-de-machine-learning\/","title":{"rendered":"Modelos de machine learning: Qu\u00e9 son, tipos y aplicaciones"},"content":{"rendered":"\n

Los modelos de machine learning<\/strong> (ML) en inteligencia artificial (IA) permiten a las computadoras aprender a partir de datos y realizar predicciones o juicios sin necesidad de programaci\u00f3n expl\u00edcita. Los modelos son la inspiraci\u00f3n detr\u00e1s de desarrollos revolucionarios en el mundo en constante cambio de la tecnolog\u00eda. Cuando la programaci\u00f3n convencional falla, nos brindan una soluci\u00f3n din\u00e1mica a problemas complicados.<\/p>\n\n\n\n

Los modelos de machine learning<\/a> son el coraz\u00f3n y el alma de la inteligencia artificial. En este art\u00edculo, aprenderemos sobre ellos, sus diversos tipos, aplicaciones en el mundo real y c\u00f3mo elegir el mejor modelo para tus necesidades espec\u00edficas.<\/p>\n\n\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 es un modelo de machine learning?<\/h2>\n\n\n\n

Un modelo de machine learning es un programa que las computadoras utilizan para tomar decisiones o realizar predicciones. Aprende a partir de ejemplos y datos pasados para descubrir cosas por s\u00ed mismo.<\/p>\n\n\n\n

Imagina que est\u00e1s ense\u00f1ando a una computadora a reconocer im\u00e1genes de gatos y perros. Le mostrar\u00edas muchas fotograf\u00edas de gatos y perros y le dir\u00edas cu\u00e1les son gatos y cu\u00e1les son perros. La computadora aprende a partir de estos ejemplos y comienza a reconocer las diferencias entre gatos y perros.<\/p>\n\n\n\n

Una vez que ha aprendido lo suficiente, puedes mostrarle una foto nueva y te dir\u00e1 si es un gato o un perro. Logra esto empleando lo que ha aprendido de las im\u00e1genes de entrenamiento.<\/p>\n\n\n\n

Los modelos de machine learning funcionan como el cerebro de una computadora. Es un marco matem\u00e1tico o algor\u00edtmico que ayuda a la computadora a adivinar, clasificar cosas o tomar decisiones cuando se le proporciona informaci\u00f3n. El modelo se vuelve m\u00e1s inteligente al analizar informaci\u00f3n antigua y luego puede utilizar ese conocimiento para hacer conjeturas sobre cosas nuevas que no ha visto antes.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 es un algoritmo de machine learning?<\/h2>\n\n\n\n

Un algoritmo de machine learning (ML) es un conjunto de reglas y procedimientos matem\u00e1ticos y estad\u00edsticos que un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico utiliza para comprender patrones y hacer predicciones o juicios basados en datos.<\/p>\n\n\n\n

Los algoritmos de machine learning ayudan a las computadoras a aprender cosas a partir de informaci\u00f3n, encontrar patrones y hacer conjeturas o elecciones. Estos algoritmos sirven como base para los modelos de machine learning. Estos modelos se utilizan en varios tipos de trabajos en diferentes industrias para descubrir informaci\u00f3n crucial y realizar tareas autom\u00e1ticamente en funci\u00f3n de lo que han aprendido de los datos.<\/p>\n\n\n\n

Diferencia entre un algoritmo de machine learning y un modelo de machine learning<\/h2>\n\n\n\n

Comprender la diferencia entre un algoritmo y un modelo de machine learning es fundamental al embarcarse en un viaje de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n\n\n\n

Un algoritmo de machine learning es similar a los principios rectores y procedimientos matem\u00e1ticos de tu sistema de machine learning. Funciona como un motor computacional, procesando tus datos de entrada, transform\u00e1ndolos y, lo m\u00e1s importante, aprendiendo de ellos.<\/p>\n\n\n\n

Por otro lado, un modelo de machine learning es el resultado real o la representaci\u00f3n que surge despu\u00e9s de aplicar un algoritmo de ML a un conjunto de datos espec\u00edfico. Contiene el conocimiento o patrones recopilados por el algoritmo a partir de ese conjunto de datos en particular. En otras palabras, es el resultado final del proceso de aprendizaje.<\/p>\n\n\n\n

Imagina un algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico como un libro de recetas o una colecci\u00f3n de instrucciones que gu\u00eda el proceso de aprendizaje. Es similar a tener un libro de recetas que te indica c\u00f3mo preparar un plato. Un modelo de machine learning, en cambio, es el resultado de seguir esa receta. Es similar al plato terminado.<\/p>\n\n\n\n

Tipos de modelos de machine learning<\/h2>\n\n\n\n

El machine learning incluye una amplia gama de modelos y algoritmos ampliamente divididos en tres categor\u00edas: aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo. Hay varias subcategor\u00edas y modelos especializados dentro de cada una de estas categor\u00edas. Aqu\u00ed tienes una breve descripci\u00f3n de los diferentes tipos de modelos populares de machine learning:<\/p>\n\n\n\n

Modelos de aprendizaje supervisado<\/h3>\n\n\n\n

El modelo de aprendizaje supervisado es una categor\u00eda particular de diferentes modelos de machine learning que utilizan datos etiquetados para el entrenamiento. El algoritmo aprende a generar predicciones o juicios en el aprendizaje supervisado al mapear los datos de entrada a etiquetas objetivo conocidas. Estos modelos se utilizan para tareas que requieren predecir un resultado basado en caracter\u00edsticas de entrada. A continuaci\u00f3n, se presentan algunos modelos de machine learning supervisado populares:<\/p>\n\n\n\n