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¿Cómo se Enseña a Aprender una Máquina?

Primer Plano de Los Activos de La Maquina

Dependemos de muchos tipos diferentes de máquinas todos los días para facilitarnos la vida y mantener el mundo en funcionamiento. Si bien las máquinas pueden ser bastante complejas mecánicamente, también son simples debido a sus capacidades limitadas para mejorar su propia funcionalidad. Compare esto con los humanos y animales, que aprenden cómo funcionar en el mundo y mejorar continuamente, a través de una combinación de experiencia y la enseñanza de sus padres. Entonces, ¿cómo simulamos este tipo de aprendizaje en una máquina (Machine Learning)?

Los humanos y animales pueden aprender experimentando el mundo a través de sus sentidos, como la vista, el oído y el tacto. Las entradas de estos sentidos se envían al cerebro donde se clasifican, procesan y comparan con experiencias pasadas. Existen muchos tipos de sensores digitales que pueden medir cosas como la luz, la presión, la vibración y mucho más. Al equipar estos sensores a máquinas y dispositivos podemos darles sentidos artificiales. Utilizando tecnologías más complejas, como cámaras y equipos vibratorios, es posible imitar de cerca los sentidos de la vista y el oído.

Una vez que una máquina o dispositivo recibe estos sentidos artificiales, los datos creados por los sensores pueden acumularse y procesarse mediante un algoritmo informático. Al utilizar algoritmos, los datos del sensor pueden analizarse y organizarse en marcos para crear una base de conocimiento digital.

Con el tiempo, el algoritmo de la computadora se vuelve más preciso a medida que se entrena a través de simulaciones y recopila más datos del mundo real de los sensores. De esta manera, el algoritmo está aprendiendo a través de la experiencia directa y aplicando el conocimiento que obtiene para mejorar la funcionalidad de la máquina. Este proceso se conoce como Machine Learning, una aplicación de tecnologías de Inteligencia Artificial que tiene muchas aplicaciones extremadamente útiles.

Tipos de Modelos de Machine Learning

Algoritmos de codificación en una pantalla de computadora, similares a los utilizados para Machine Learning

Hay varias formas diferentes en que un algoritmo de Machine Learning puede ser programado para aprender. Cuando especificamos las características y etiquetas con las que organizar los datos de entrada, esto se conoce como Aprendizaje Supervisado. Por el contrario, el Aprendizaje no Supervisado ocurre cuando el programa Machine Learning desarrolla sus propias etiquetas y categorías para datos basados ​​en modelos matemáticos que comparan las características de los datos.

El tercer tipo es el Aprendizaje por Refuerzo, en el que el programa intenta identificar las categorías y etiquetas correctas para los datos de entrada. El Aprendizaje por Refuerzo depende de un controlador, que proporciona retroalimentación al algoritmo que le permite saber si la decisión fue precisa o inexacta. Con el tiempo, el programa se vuelve cada vez más preciso a medida que aprende a identificar correctamente los datos mediante prueba y error.

Aplicaciones de Machine Learning

Mecanismo de Perforavion para Mantenimiento Predictivo para Control de Temperatura

El Machine Learning es una de las principales fuerzas que impulsan la próxima revolución industrial, La Industria 4.0. Una vez que estos programas de aprendizaje se han desarrollado e implementado, pueden mejorar continuamente y hacer ajustes a la maquinaria y los dispositivos de forma autónoma.

Un uso extremadamente práctico de Machine Learning es el Mantenimiento Predictivo, que permite que un modelo prediga con precisión cuándo una máquina o componente puede dejar de funcionar y programar el mantenimiento justo antes de que ocurra una falla. Este es un método de mantenimiento de mejores prácticas que ahorra dinero y aumenta la seguridad.

Otra aplicación práctica de Machine Learning es hacer que dispositivos y máquinas múltiples funcionen sinérgicamente. Cuando varias máquinas y dispositivos están conectados a través de Internet y pueden comunicar datos entre sí, esto crea un Internet of Things (IoT). Las tecnologías se pueden conectar a este IoT a grandes distancias y en grandes cantidades.

Utilizar Machine Learning para analizar los datos recopilados de varios dispositivos y máquinas vinculados a través de IoT puede brindar muchas oportunidades. Entre los ejemplos de aplicaciones comerciales e industriales se incluyen el aumento de la eficiencia, la disminución de errores y defectos, y el permitir que grandes redes funcionen de manera autónoma.

Cleverpy se especializa en servicios de Machine Learning para empresas, incluida el Mantenimiento Predictivo, Optimización de Stocks, y Predicción de Demanda. Estos son solo algunos ejemplos específicos de los servicios proporcionados por Cleverpy y las innumerables aplicaciones posibles de Machine Learning.

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