Definición de aprendizaje automático de alimentos

El concepto básico de máquina de alimentos El aprendizaje en ciencia de datos implica el uso de métodos de aprendizaje estadístico y optimización que permiten a las computadoras analizar conjuntos de datos e identificar patrones (ver una imagen del aprendizaje automático a través del enlace externo R2D3). Las técnicas de aprendizaje automático aprovechan la minería de datos para identificar tendencias históricas que sirvan de base para modelos futuros.

El algoritmo típico de aprendizaje automático supervisado consta de (aproximadamente) tres componentes:

Un proceso de decisión: una receta de cálculos u otros pasos que toma los datos y devuelve una “conjetura” del tipo de patrón en los datos que su algoritmo busca encontrar.
Una función de error: un método para medir qué tan buena fue la suposición comparándola con ejemplos conocidos (cuando están disponibles). ¿El proceso de decisión fue correcto? Si no, ¿cómo se cuantifica “qué tan grave” fue el fallo?
Un proceso de actualización u optimización: donde el algoritmo analiza el error y luego actualiza cómo el proceso de decisión llega a la decisión final para que la próxima vez el error no sea tan grande.
Por ejemplo, si estás creando un recomendador de películas, el proceso de decisión de tu algoritmo podría analizar qué tan similar es una película determinada a otras películas que has visto y crear un sistema de ponderación para diferentes características.

Durante el proceso de entrenamiento, el algoritmo repasa las películas que has visto y pondera diferentes propiedades. ¿Es una película de ciencia ficción? ¿Es gracioso? Luego, el algoritmo prueba si termina recomendando películas que usted (o personas como usted) realmente vieron. Si lo hace bien, los pesos que utilizó siguen siendo los mismos; si se equivoca en una película, los pesos que llevaron a la decisión equivocada se rechazan para que no vuelva a cometer ese tipo de error.

Dado que un algoritmo de aprendizaje automático se actualiza de forma autónoma, la precisión analítica mejora con cada ejecución, ya que aprende por sí solo a partir de los datos que analiza. Esta naturaleza iterativa del aprendizaje es única y valiosa porque ocurre sin intervención humana — proporcionando la capacidad de descubrir conocimientos ocultos sin estar específicamente programado para hacerlo.

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