Aprendizaje automático 101: ¿Qué es?
Piensa en cómo estás usando tu ordenador ahora mismo. Probablemente esté conectado a Internet, tenga abierto un programa de Microsoft Office o haya enviado un correo electrónico hoy. Los ordenadores realizan estas y otras cientos de funciones cada vez que se encienden y lo hacen utilizando unos principios de funcionamiento llamados algoritmos.
Los algoritmos son instrucciones claras y bien diseñadas que indican a un ordenador cómo realizar una tarea. Tradicionalmente, estos algoritmos son escritos y desarrollados por programadores informáticos humanos, o codificadores. Sin embargo, el aprendizaje automático es un concepto revolucionario en el que los programadores enseñan a los ordenadores a programarse a sí mismos. Esto permite que los ordenadores tomen datos, aprendan de ellos, los mejoren y actúen sobre ellos sin estar explícitamente programados para hacerlo.
¿Por qué aplicar el aprendizaje automático?
El proceso de desarrollo de algoritmos es un cuello de botella en la programación porque la capacidad de programación humana es finita. Sin embargo, los ordenadores tienen potentes capacidades de reconocimiento de patrones, lo que les permite explorar los datos y crear sus propios algoritmos mucho más rápido que un humano.
Aquí es donde entra en juego el aprendizaje automático. El aprendizaje automático da a los ordenadores la capacidad de crear algoritmos y programas que pueden aprender de los datos y hacer predicciones a partir de ellos.
Cómo utilizamos los datos y el aprendizaje automático para el análisis de la fumigación
Los datos que introducimos en estas vías de aprendizaje automático son importantes y se denominan fuente de datos. La calidad, frecuencia y duración de la fuente de datos tiene tanto que ver con el éxito de un proyecto de aprendizaje automático como los propios algoritmos. Por lo tanto, es esencial identificar los datos que se correlacionan con la variable que queremos predecir o el programa que queremos crear. Entonces, ¿cuál es exactamente la variable que queremos predecir? En los Servicios de Análisis e Investigación de Spray, las pruebas de tamaño de gota representan casi un tercio de nuestros servicios de pruebas. ¿Podemos entonces crear un programa de aprendizaje automático que prediga o estime el tamaño de las gotas?
En una respuesta sencilla: sí. Hemos identificado una útil herramienta de software que nos ayuda a decidir qué algoritmos y, por tanto, qué fuentes de datos satisfacen nuestras necesidades. Este es el mayor reto de cualquier proyecto de aprendizaje automático: identificar los puntos de datos más destacados que hay que aprovechar y, a continuación, obtener la mayor cantidad de datos posible. Los programas de aprendizaje automático funcionan mejor con muchos, muchos... y muchos datos de calidad. Enseñar y perfeccionar estos puntos de datos ayudará a nuestros programas a aprender y crear resultados más precisos y exactos.
Esto es sólo el principio. El aprendizaje automático abre muchas posibilidades para todo, desde la predicción de boquillas de pulverización hasta la optimización del sistema y la resolución de problemas, pasando por la inteligencia artificial en toda regla.
¿Cómo afectará el aprendizaje automático a sus operaciones diarias? ¿Cómo piensa aprovechar el aprendizaje automático hoy? Si desea discutir el tema más a fondo, póngase en contacto con nosotros o conecte conmigo directamente a través de LinkedIn.