Investigación y Gestión de Proyectos en Inteligenc
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TEMA 9. Investigación en aprendizaje automático
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Investigación y Gestión de Proyectos en Inteligenc
Institution
UNIR Business School
UNIVERSIDAD DE LA RIOJA
Postgrado al que pertenece: Máster Universitario en Inteligencia Artificial
Denominación de la asignatura: Investigación y Gestión de Proyectos en Inteligencia Artificial
Contenido: BLOQUE 3. Áreas de investigación
Guía de Estudio: TEMA 9. Investigación en aprend...
Investigación y Gestión de Proyectos en Inteligenc
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UNIVERSIDAD DE LA RIOJA
Postgrado al que pertenece: Máster Universitario en Inteligencia Artificial
Denominación de la asignatura: Investigación y Gestión de Proyectos en Inteligencia Artificial
Contenido: BLOQUE 3. Áreas de investigación
Guía de Estudio: TEMA 9. Investigación en aprendizaje automático
1. ¿Cómo aprenden las máquinas?
El aprendizaje automático (ML) es una rama de la inteligencia artificial (IA) que se centra en el
desarrollo de algoritmos que permiten a las máquinas aprender y mejorar a partir de la
experiencia. El proceso de aprendizaje se basa en la extracción de patrones y conocimientos
útiles a partir de datos. Los métodos principales de aprendizaje son:
1. Aprendizaje supervisado: Aquí, el algoritmo aprende a partir de un conjunto de datos
etiquetados, es decir, datos de entrada junto con la salida esperada. Un ejemplo común es
la clasificación, donde el algoritmo predice la categoría de una nueva entrada basándose
en las categorías de entradas anteriores.
o Ventajas: Alta precisión y facilidad de interpretación.
o Desventajas: Requiere grandes cantidades de datos etiquetados, lo cual puede ser
costoso y llevar mucho tiempo.
2. Aprendizaje no supervisado: En este caso, el algoritmo trabaja con datos que no tienen
etiquetas y busca patrones o estructuras ocultas en los datos. Un ejemplo común es el
clustering, donde se agrupan datos similares.
o Ventajas: No necesita datos etiquetados, adecuado para la exploración de datos.
o Desventajas: Más difícil de evaluar y puede ser menos preciso.
3. Aprendizaje semi-supervisado: Combina ambos métodos anteriores. Se utiliza una
pequeña cantidad de datos etiquetados y una gran cantidad de datos no etiquetados.
o Ventajas: Mejora la precisión con menos datos etiquetados que el aprendizaje
supervisado.
o Desventajas: Aún requiere algunos datos etiquetados.
4. Aprendizaje por refuerzo: Aquí, el algoritmo aprende a tomar decisiones secuenciales a
través de la interacción con un entorno dinámico, recibiendo recompensas o castigos. Es
común en aplicaciones como juegos y robótica.
o Ventajas: Capacidad para aprender comportamientos complejos.
o Desventajas: Requiere mucho tiempo de entrenamiento y puede ser ineficiente.
2. Tipología de un proyecto de aprendizaje automático
Un proyecto de aprendizaje automático típicamente sigue una serie de pasos estructurados:
1. Definición del problema: Identificar claramente el objetivo del proyecto y el tipo de
modelo necesario (clasificación, regresión, clustering, etc.).
, 2. Recopilación de datos: Obtener y preparar los datos necesarios para el entrenamiento
del modelo.
3. Exploración y preprocesamiento de datos: Limpiar, normalizar y transformar los datos
para que sean adecuados para el modelado.
4. Selección del modelo: Elegir el algoritmo adecuado según el tipo de problema y los datos
disponibles.
5. Entrenamiento del modelo: Ajustar el modelo utilizando el conjunto de entrenamiento.
6. Evaluación del modelo: Validar el modelo con un conjunto de datos de prueba para medir
su desempeño.
7. Implementación: Desplegar el modelo en un entorno de producción.
8. Monitoreo y mantenimiento: Supervisar el rendimiento del modelo y realizar ajustes
según sea necesario.
3. Técnicas de aprendizaje automático
Existen diversas técnicas en el aprendizaje automático, entre las cuales se destacan:
1. Regresión lineal y logística: Usadas para problemas de regresión y clasificación,
respectivamente.
2. Árboles de decisión y bosques aleatorios: Modelos basados en la construcción de
árboles de decisiones para la clasificación y regresión.
3. Máquinas de soporte vectorial (SVM): Utilizadas para la clasificación de datos en
categorías.
4. Redes neuronales y aprendizaje profundo: Modelos inspirados en el cerebro humano,
utilizados para tareas complejas como el reconocimiento de imágenes y procesamiento del
lenguaje natural.
5. Métodos de clustering como K-means: Utilizados para agrupar datos no etiquetados en
clusters.
o Ventajas: Alta capacidad de detección de patrones complejos.
o Desventajas: Alto costo computacional y necesidad de grandes volúmenes de
datos.
4. Proyectos de investigación sobre aprendizaje automático
La investigación en aprendizaje automático abarca diversas áreas, entre las cuales se destacan:
1. Visión por computadora: Investigación en el reconocimiento y procesamiento de
imágenes y videos.
2. Procesamiento del lenguaje natural (NLP): Desarrollo de modelos para entender y
generar lenguaje humano.
3. Sistemas de recomendación: Creación de algoritmos que sugieren productos o
contenidos a los usuarios.
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