¿Qué es el aprendizaje automático o machine learning?
El mercado empresarial moderno es cada vez más competitivo, y la información fiable sobre los clientes y las tendencias emergentes puede significar la diferencia entre el éxito y el fracaso.
Para satisfacer estas necesidades, las empresas recurren al análisis de grandes y complejos datos. Para tal fin, utilizan la herramienta del aprendizaje automático o machine learning (ML) como soluciones de avanzada basada en la inteligencia artificial (IA).
El uso de algoritmos ayuda a crear modelos matemáticos que aproximan la relación entre todas las variables que aparecen en los datos, y de esta forma están en la capacidad de hacer predicciones.
En lugar de seguir reglas específicas pre programadas, el aprendizaje automático imita el proceso de aprendizaje humano, mejorándose a sí mismo a través de la experiencia y la capacitación.
En este artículo explicaremos los fundamentos del aprendizaje automático, cómo funciona, sus tipos, la importancia y principales ventajas.
¿Qué es el aprendizaje automático?
Es una disciplina de la inteligencia artificial, que brinda a las máquinas la capacidad de aprender automáticamente de numerosos datos y experiencias pasadas mientras identifica patrones para hacer predicciones con una intervención humana mínima.
De esta forma, con grandes volúmenes de datos, los algoritmos logran identificar patrones y aprender en un proceso iterativo para crecer, desarrollarse y adaptarse de forma independiente.
En la actualidad con el auge del big data, el Internet de las Cosas (IoT) y la computación ubicua. El aprendizaje automático se ha vuelto esencial para resolver problemas en numerosas áreas, como son:
- Finanzas computacionales: puntuación crediticia, comercio algorítmico;
- Visión artificial: reconocimiento facial, tecnología biométrica, seguimiento de movimiento, detección de objetos;
- Biología computacional: secuenciación de ADN, detección de tumores cerebrales, descubrimiento de fármacos:
- Automoción, aeroespacial y fabricación: mantenimiento predictivo;
- Procesamiento del lenguaje natural: reconocimiento de voz.
¿Cómo funciona el aprendizaje automático?
Los algoritmos de aprendizaje automático se moldean en un conjunto de datos para crear un modelo. A medida que se introducen nuevos datos de entrada en el algoritmo de aprendizaje automático, utiliza el modelo desarrollado para hacer una predicción.
Los pasos clave para crear un modelo de aprendizaje automático son:
1. Recopilación de datos
Consiste en una compilación de información confiable para que luego pueda ser utilizada para informar el modelo predictivo.
2. Preparación de datos
La información recopilada se agrupa y aquellos detalles no relevantes se suprimen y se procede a realiza ajustes necesarios, tales como eliminar duplicados, corregir errores, entre otros. Los datos se dividen en dos conjuntos:
- datos de entrenamiento: es la mayor parte y se usará con el modelo de aprendizaje automático;
- datos de evaluación: se utilizan para probar la efectividad del modelo después de que se haya entrenado.
3. Elegir un modelo
Se selecciona un patrón. Existen muchos prototipos diferentes de aprendizaje automático, y algunos se adaptan mejor a casos de uso específicos que otros. El modelo seleccionado debe garantizar mejorar la eficacia y precisión con el tiempo.
4. Entrenamiento
Los datos refinados se utilizan dentro del modelo elegido para mejorar gradualmente la capacidad predictiva de ese modelo.
5. Evaluación
Después de que el modelo se haya preparado y ensayado, con los datos de entrenamiento, ahora se prueba con los datos de evaluación. Al introducir nuevos datos en el modelo, se puede evaluar la efectividad de sus capacidades predictivas.
6. Ajuste de parámetros
Después de evaluar el modelo, los parámetros de prueba específicos pueden amoldarse para producir mejores resultados.
Tipos de aprendizaje automático
Los algoritmos para el aprendizaje automático se pueden entrenar de muchas maneras, y cada método tiene sus pros y sus contras. Con base en estos métodos y formas de aprendizaje se clasifica en términos generales en cuatro tipos principales:
1. Aprendizaje automático supervisado
Implica la inspección constante a las máquinas que se entrenan con conjuntos de datos etiquetados y se les permite predecir resultados en función de la capacitación proporcionada. Con el conjunto de datos se mapean los parámetros de entrada y salida, y de esta forma la máquina se entrena.
2. Aprendizaje automático no supervisado
Se refiere a una técnica de aprendizaje que carece de supervisión. Aquí, la máquina se entrena utilizando un conjunto de datos sin etiquetar y está habilitada para predecir la salida sin supervisión. El algoritmo empleado tiene como objetivo agrupar el conjunto de datos sin ordenar en función de las similitudes, diferencias y patrones de la entrada.
3. Aprendizaje semi supervisado
Comprende características tanto del aprendizaje automático supervisado como no supervisado. Utiliza la combinación de conjuntos de datos etiquetados y no etiquetados para entrenar sus algoritmos. Utilizando ambos tipos de conjuntos de datos se superan los inconvenientes de las opciones mencionadas anteriormente.
4. Aprendizaje por refuerzo
Es un proceso basado en la retroalimentación. Aquí, el componente de la inteligencia artificial automáticamente hace un balance de su entorno mediante, toma medidas, aprende de las experiencias y mejora el rendimiento.
El componente es recompensado por cada buena acción y penalizado por cada paso en falso. Por lo tanto, el componente de aprendizaje por refuerzo tiene como objetivo maximizar las recompensas mediante la realización de buenas acciones.
¿Por qué es importante el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático está creciendo en importancia debido a los volúmenes y la variedad de datos cada vez más grandes, el acceso y la asequibilidad del poder computacional y la disponibilidad de Internet de alta velocidad.
Estos factores de transformación digital hacen posible el desarrollo rápido y automático de modelos que pueden analizar de forma rápida y precisa conjuntos de datos extraordinariamente grandes y complejos.
Hay una multitud de casos de uso y aplicación del aprendizaje automático como son:
- reducir costos;
- mitigar riesgos;
- mejorar la calidad de vida en general;
- detección de infracciones de ciberseguridad;
- habilitación de vehículos autónomos.
Principales ventajas
El aprendizaje automático ayuda a las organizaciones a entregar resultados transformadores de manera más rápido, lo que permite ahorrar tiempo y dinero en el proceso. Veamos algunos de los beneficios:
1. Mejora continua
El modelo de aprendizaje automático gana experiencia a medida que recibe más datos y mejora la precisión y eficiencia. Esto les permite tomar mejores decisiones.
2. No se necesita intervención humana
Las máquinas tienen la capacidad de aprender para realizar modelos de predicción y también mejorar los algoritmos por sí mismas.
Un ejemplo común de esto son los programas antivirus; aprenden a filtrar nuevas amenazas a medida que las reconocen. También son eficientes para reconocer el spam.
3. Identifica fácilmente tendencias y patrones
El aprendizaje automático está en la capacidad de revisar grandes volúmenes de datos y descubrir preferencias y modelos específicos que no serían evidentes para los humanos. Por ejemplo, para un sitio web de comercio electrónico, sirve para comprender los comportamientos de navegación y los historiales de compra de sus usuarios para ayudar a atender los productos y ofertas.
4. Mejora la precisión de las reglas y modelos financieros
En finanzas ayuda en la gestión de carteras, el comercio algorítmico, la suscripción de préstamos y, lo que es más importante, la detección de fraudes.
¡Hemos llegado al final!
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