{"id":2442,"date":"2024-01-23T13:33:10","date_gmt":"2024-01-23T12:33:10","guid":{"rendered":"https:\/\/djimn.com\/?p=2442"},"modified":"2024-01-23T14:05:33","modified_gmt":"2024-01-23T13:05:33","slug":"machine-learning-en-la-industria","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/djimn.com\/index.php\/2024\/01\/23\/machine-learning-en-la-industria\/","title":{"rendered":"Machine Learning en la Industria"},"content":{"rendered":"\n

El \u2018machine learning\u2019 -aprendizaje autom\u00e1tico- es una parte la de inteligencia artificial y consiste en que las m\u00e1quinas aprendan a partir de datos reales sin ser directamente programadas para ello. A continuaci\u00f3n, veremos como utilizar la ventaja que estos algoritmos pueden aportar a la industria.<\/p>\n\n\n\n

Aprendizaje autom\u00e1tico o machine learning<\/h2> El machine learning es una rama de la\u00a0inteligencia artificial\u00a0(IA)<\/strong>\u00a0que permite, mediante algoritmos, que las m\u00e1quinas aprendan. Estos algoritmos aprenden a partir de datos reales con los cuales se genera un modelo, de hecho, este modelo permite predecir a que clase o de que tipo es un nuevo dato.<\/p>\n\n\n\n
\"\"\/<\/figure>\n\n\n\n

Dentro del aprendizaje autom\u00e1tico encontramos dos ramas: el aprendizaje supervisado<\/strong> y el aprendizaje no supervisado<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

En primer lugar, en el aprendizaje supervisado<\/strong> los datos deben estar correctamente etiquetados con la clase a la que pertenecen, es necesario disponer de un dataset con etiquetas.<\/p>\n\n\n\n

En segundo lugar, en el aprendizaje no supervisado<\/strong>, los datos se introducen al modelo sin ning\u00fan tipo de referencia respecto a la clase a la que pertenecen y, es el mismo algoritmo, el que clasifica estos datos en base a sus caracter\u00edsticas.<\/p>\n\n\n\n

Asimismo, este tipo de algoritmos permiten detectar patrones y clasificar nuevos datos a partir de los modelos entrenados.<\/strong> Por ejemplo, se pueden utilizar para detectar fallos o tomar decisiones sin necesidad de la intervenci\u00f3n humana, de esta forma, abre muchas posibilidades para automatizar procesos que hasta la aparici\u00f3n de este tipo de algoritmos no era posible.<\/p>\n\n\n

Fases necesarias para aplicar Machine Learning<\/strong><\/h2>\n\n\n

Estas son algunas de las fases necesarias<\/strong> para identificar y llevar a cabo un proyecto basado en machine learning:<\/p>\n\n\n\n