Cómo aprende una máquina a partir de ejemplos — Tecnología, 11–13 años
Algunos sistemas informáticos mejoran al encontrar patrones en ejemplos, en vez de seguir una sola lista de instrucciones. Sus resultados dependen mucho de los ejemplos que reciben.
Aprender patrones a partir de ejemplos
En el aprendizaje automático, las personas dan a un ordenador muchos ejemplos y una manera de medir si sus predicciones sirven. El ordenador ajusta configuraciones internas para detectar patrones, como formas en imágenes o palabras en mensajes. No aprende como una persona; calcula a partir de datos.
Por qué usar ejemplos
Se usa aprendizaje automático cuando escribir todas las reglas sería demasiado difícil o el mundo cambia demasiado. Reconocer voz, ordenar fotografías y detectar pagos extraños implica muchísimas variaciones. Los ejemplos permiten encontrar un patrón útil, pero no garantizan una respuesta correcta siempre.
Enseñar a ordenar imágenes
Un sistema debe separar manzanas y naranjas. Primero ve 100 imágenes etiquetadas: 60 manzanas y 40 naranjas. Detecta el color, la forma redonda y los dibujos de la superficie; después predice la etiqueta de una imagen nueva. Si acierta 18 de 20 imágenes de prueba, su precisión es del 90 %, pero esas imágenes deben ser distintas de las usadas para aprender.
La trampa de la supuesta inteligencia
Es fácil suponer que una respuesta segura del ordenador demuestra comprensión. Un modelo puede combinar patrones sin entender el significado y aprender una característica engañosa de los ejemplos. El error es comprensible porque las respuestas fluidas parecen pensadas, pero la seguridad puede ser solo una puntuación calculada.
Dónde aparece
El aprendizaje automático aparece en búsquedas de fotos, herramientas de voz, recomendaciones y sistemas que señalan posibles fraudes. Puede ahorrar tiempo cuando los patrones son numerosos y repetitivos. Si una decisión afecta a una persona, como en medicina o educación, hay que preguntar por los datos, los errores y quién responde por el resultado.
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