Para comentar las diversas aplicaciones del ML primero vamos a diferenciar entre el Aprendizaje Supervisado y No Supervisado y el Aprendizaje por Refuerzo.
Aprendizaje Supervisado
En el Aprendizaje Supervisado los datos para el entrenamiento incluyen la solución deseada, llamada “etiquetas” (labels). Un claro ejemplo es al clasificar correo entrante entre Spam o no. Entre las diversas características que queremos entrenar deberemos incluir si es correo basura o no con un 1 o un 0. Otro ejemplo son al predecir valores numéricos por ejemplo precio de vivienda a partir de sus características (metros cuadrados, nº de habitaciones, incluye calefacción, distancia del centro, etc.) y deberemos incluir el precio que averiguamos en nuestro set de datos.
Los algoritmos más utilizados en Aprendizaje Supervisado son:
Aprendizaje No Supervisado
En el aprendizaje No Supervisado los datos de entrenamiento no incluyen Etiquetas y el algoritmo intentará clasificar o descifrar la información por sí solo. Un ejemplo en el que se usa es para agrupar la información recolectada sobre usuarios en una Web o en una app y que nuestra Inteligencia detecte diversas características que tienen en común.
Los algoritmos más importantes de Aprendizaje No supervisado son:
Aprendizaje por Refuerzo
Nuestro sistema será un “agente autónomo” que deberá explorar “un espacio” desconocido y determinar las acciones a llevar a cabo mediante prueba y error. Aprenderá por sí mismo obteniendo premios -recompensas- y penalidades la forma óptima para recorrer un camino, resolver un puzzle o comportarse por ejemplo en el Pac Man o en el Flappy Bird. Creará la mejor estrategia posible (políticas) para obtener la mayor recompensa posible en tiempo y forma. Las políticas definirán qué acciones tomar ante cada situación a la que se enfrente.
Los modelo más utilizados son:
- Q-Learning basado en Procesos de Decisión de Markov (MDP: Markov Decision Process)
Aplicaciones de ML y Ejemplos
Las aplicaciones más frecuentes del Machine Learning son:
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