96 CIENCIAPOLICIAL Ediciones Universidad de Salamanca / CC BY-NC-SA Ciencia Policial, 183, 91-132 se ajustan los hiperparámetros y se optimiza el modelo para mejorar su desempeño (Alpaydin, 2014)5. Las tareas que puede realizar la IA son las siguientes: aprendizaje supervisado y, dentro de este, clasificación y regresión; aprendizaje no supervisado, que incluye clustering y reducción de dimensiones; aprendizaje semisupervisado, y aprendizaje por refuerzo (Bobadilla, 2020)6. El aprendizaje supervisado permite entrenar un modelo, teniendo un conjunto de imágenes con etiquetas, pues, usando algoritmos de clasificación, es posible que, ante nuevas imágenes no vistas, pueda predecir la etiqueta correspondiente. Este proceso se conoce como clasificación (Bobadilla, 2020). Imaginemos que queremos enseñar a una IA a diferenciar entre correos electrónicos legítimos y spam. Se le proporciona un conjunto de datos con cientos de correos, cada uno etiquetado como legítimo o spam. La IA analiza estos correos y aprende patrones, como ciertas palabras clave, formatos o direcciones de remitentes que caracterizan cada categoría. Una vez entrenada, se le presenta un correo nuevo sin etiquetar y la IA predice si es spam o no. Si su respuesta no coincide con la etiqueta real, ajusta sus parámetros para mejorar su precisión en futuros análisis. Así, el sistema aprende a filtrar correos de manera eficiente. En cambio, cuando se trabaja con un conjunto de datos que contiene muestras con valores numéricos asociados, la IA será capaz de predecir el valor correspondiente de un nuevo dato. Este proceso se conoce como regresión. Su objetivo principal es generar información sobre un problema, basándose en los valores 5. En esta obra ofrece una introducción detallada del aprendizaje automático y cubre los principios fundamentales, los algoritmos básicos y los pasos del proceso de aprendizaje automático, incluyendo la recopilación de datos, el preprocesamiento, la selección y el entrenamiento del modelo, la evaluación y la optimización. 6. https://books.google.es/books?hl=es&lr=&id=iAAyEAAAQBAJ&oi=fnd& pg=PA11&dq=concepto+de+machine+learning&ots=Qiw2w2pH2t&sig=Rh-J17i FOO_p0bvttpUELVMLwRE#v=onepage&q=concepto%20de%20machine%20lear ning&f=false (Consultado: 16/09/2024).
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