Aprendiendo sobre Machine Learning de forma sencilla

1. Aprendizaje supervisado: Se entrena el modelo con datos etiquetados (con respuestas correctas) y luego se usa para hacer predicciones. Ejemplo: Si tienes un conjunto de datos con imágenes de gatos y perros, el algoritmo aprende a diferenciar entre ambos viendo muchos ejemplos con etiquetas que indican si es un gato o un perro. Otro ejemplo más concreto sería: Tienes un conjunto de correos electrónicos y quieres que el algoritmo aprenda a distinguir entre correos «spam» y «no spam». Usas ejemplos de correos que ya sabes si son spam o no para entrenar al modelo. Luego, cuando llega un nuevo correo, el modelo decide si es spam basándose en lo aprendido.

2. Aprendizaje no supervisado: Se trabaja con datos que no están etiquetados, y el modelo intenta encontrar patrones o agrupaciones en esos datos. Ejemplo:** Si tienes un conjunto de fotos de animales sin saber qué animal es cada uno, el algoritmo agrupa las imágenes que se parecen entre sí, formando «clusters» (grupos), sin saber qué tipo de animal son. Otra aplicación sería: Tienes un conjunto de canciones sin saber su género. El algoritmo puede agrupar las canciones en categorías (agrupando canciones que suenan similar), y luego puedes revisar los grupos y etiquetarlos como «rock», «pop», etc.

3. Aprendizaje por refuerzo: El modelo aprende a través de ensayo y error, recibiendo recompensas o castigos según las acciones que realiza, buscando maximizar la recompensa a largo plazo. Ejemplo: Un robot que aprende a moverse por un laberinto. Cada vez que toma el camino correcto, recibe una recompensa, y si se pierde, se le «penaliza». A lo largo del tiempo, el robot aprende a encontrar la salida. Otro ejemplo de aplicación sería: Un videojuego de inteligencia artificial en el que un personaje debe aprender a saltar obstáculos. Al principio, el personaje salta al azar, pero con el tiempo, mejora al recibir recompensas cada vez que evita un obstáculo y «castigos» si lo golpea.