¿Qué es el aprendizaje automático?

En este artículo:

1. ¿Qué es el aprendizaje automático?
2. Aprendizaje automático frente a aprendizaje profundo frente a redes neuronales
3. ¿Cómo funciona el aprendizaje automático?
4. Métodos de aprendizaje automático
5. Algoritmos comunes de aprendizaje automático
6. Casos reales de aprendizaje automático

¿Qué es el aprendizaje automático?

Aprendizaje automático frente a aprendizaje profundo frente a redes neuronales

¿Cómo funciona el aprendizaje automático?

1. Proceso de decisión: Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan principalmente con fines de predicción o clasificación. Al analizar los datos de entrada, etiquetados o sin etiquetar, el algoritmo genera estimaciones sobre los patrones presentes en los datos.
2. Función de error: Una función de error desempeña un papel crucial en la evaluación de la precisión de las predicciones del modelo. Cuando se dispone de ejemplos conocidos, la función de error compara el resultado del modelo con los valores esperados, lo que permite una evaluación exhaustiva.
3. Proceso de optimización del modelo: Para mejorar la compatibilidad del modelo con los datos del conjunto de entrenamiento, el algoritmo ajusta las ponderaciones para minimizar la disparidad entre las estimaciones del modelo y los ejemplos conocidos. Este proceso iterativo de "evaluación y optimización" permite actualizar los pesos de forma autónoma hasta alcanzar un umbral de precisión predefinido.

Métodos de aprendizaje automático

1. Aprendizaje automático supervisado: El aprendizaje supervisado, también conocido como aprendizaje automático supervisado, utiliza conjuntos de datos etiquetados para entrenar algoritmos y clasificar datos o predecir resultados con precisión. El modelo ajusta sus ponderaciones a medida que recibe datos de entrada, lo que garantiza un ajuste adecuado. La validación cruzada se emplea para evitar un ajuste excesivo o insuficiente. El aprendizaje supervisado resuelve problemas reales a gran escala, como la clasificación del spam en las carpetas de correo electrónico. Entre los métodos más destacados del aprendizaje supervisado se encuentran las redes neuronales, el Bayes ingenuo, la regresión lineal, la regresión logística, el bosque aleatorio y la máquina de vectores de soporte (SVM).
2. Aprendizaje automático no supervisado: El aprendizaje no supervisado, o aprendizaje automático no supervisado, analiza y agrupa conjuntos de datos no etiquetados mediante algoritmos de aprendizaje automático. Estos algoritmos descubren patrones y agrupaciones ocultos sin intervención humana. El aprendizaje no supervisado es ideal para tareas como el análisis exploratorio de datos, las estrategias de venta cruzada, la segmentación de clientes y el reconocimiento de imágenes y patrones. También ayuda a reducir la dimensionalidad reduciendo el número de características de un modelo. El análisis de componentes principales (PCA) y la descomposición de valores singulares (SVD) son técnicas habituales. Otros algoritmos utilizados en el aprendizaje no supervisado son las redes neuronales, la agrupación k-means y los métodos de agrupación probabilística.
3. Aprendizaje semisupervisado: El aprendizaje semisupervisado tiende un puente entre el aprendizaje supervisado y el no supervisado. Se basa en un conjunto de datos etiquetados más pequeño durante el entrenamiento para guiar la clasificación y la extracción de características a partir de un conjunto de datos más grande sin etiquetar. El aprendizaje semisupervisado es eficaz cuando los datos etiquetados son limitados para un algoritmo de aprendizaje supervisado o cuando etiquetar suficientes datos es costoso.
4. Aprendizaje automático por refuerzo: El aprendizaje automático por refuerzo es un potente modelo que comparte similitudes con el aprendizaje supervisado. Sin embargo, se distingue por evitar los datos de muestra para el entrenamiento. En su lugar, aprende a través de un proceso de ensayo y error, mejorando continuamente mediante el refuerzo de los resultados exitosos y el perfeccionamiento de las recomendaciones o políticas para problemas específicos. Un ejemplo notable de aprendizaje por refuerzo es demostrado por el sistema IBM Watson®, que logró la victoria en el desafío Jeopardy! en 2011. El sistema aprovechó técnicas de aprendizaje por refuerzo para determinar estrategias óptimas, como cuándo dar una respuesta o formular una pregunta, qué casilla del tablero seleccionar y cuánto apostar, especialmente cuando se encontraba con dobles diarios. Este notable logro pone de relieve la aplicación práctica del aprendizaje por refuerzo en situaciones complejas de toma de decisiones. Combinando el aprendizaje automático con técnicas de refuerzo, las organizaciones pueden abrir nuevas oportunidades para la toma de decisiones y la resolución de problemas inteligentes.

Algoritmos comunes de aprendizaje automático

1. Redes neuronales: Las redes neuronales emulan el funcionamiento del cerebro humano y constan de nodos de procesamiento interconectados. Destacan en el reconocimiento de patrones y desempeñan un papel crucial en la traducción de lenguaje natural, el reconocimiento de imágenes, el reconocimiento del habla y la generación de imágenes.
2. Regresión lineal: Este algoritmo predice valores numéricos basándose en relaciones lineales entre distintas variables. Por ejemplo, puede predecir el precio de la vivienda a partir de datos históricos de la zona.
3. Regresión logística: Como algoritmo de aprendizaje supervisado, la regresión logística predice respuestas categóricas como "sí" o "no" Tiene aplicaciones en la clasificación de spam y el control de calidad en líneas de producción.
4. Agrupación: Mediante el aprendizaje no supervisado, los algoritmos de agrupación identifican patrones en los datos y los agrupan en consecuencia. Esto ayuda a los científicos de datos a descubrir diferencias ocultas entre puntos de datos que los humanos podrían haber pasado por alto.
5. Árboles de decisión: Los árboles de decisión son algoritmos versátiles que pueden predecir valores numéricos (regresión) y clasificar datos en categorías. Emplean una secuencia ramificada de decisiones enlazadas, representadas visualmente como un diagrama de árbol. Los árboles de decisión ofrecen ventajas como su fácil validación y auditoría, en contraste con la naturaleza opaca de las redes neuronales.
6. Bosques aleatorios: En los bosques aleatorios, el algoritmo de aprendizaje automático predice valores o categorías agregando los resultados de múltiples árboles de decisión, lo que conduce a una mayor precisión y solidez.

Casos reales de aprendizaje automático

1. Reconocimiento del habla: También conocido como reconocimiento automático del habla (ASR) o conversión de voz a texto, esta capacidad utiliza el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para convertir palabras habladas en texto escrito. El reconocimiento de voz está integrado en los dispositivos móviles, lo que permite a los usuarios realizar búsquedas por voz (por ejemplo, Siri) o mejorar la accesibilidad de los mensajes de texto.
2. Atención al cliente: Los chatbots en línea están transformando la relación con los clientes en sitios web y plataformas de redes sociales, sustituyendo a los agentes humanos. Estos chatbots responden a preguntas frecuentes, ofrecen asesoramiento personalizado y ayudan en tareas como la venta cruzada de productos o la sugerencia de tallas. Es habitual encontrarlos en sitios de comercio electrónico, plataformas de mensajería como Slack y Facebook Messenger, y asistentes virtuales.
3. Visión por ordenador: La visión por ordenador, una tecnología de IA, permite a los ordenadores extraer información significativa de imágenes, vídeos y datos visuales. Esta tecnología, basada en redes neuronales convolucionales, tiene aplicaciones en el etiquetado de fotos en redes sociales, la radiología sanitaria y los vehículos autónomos.
4. Motores de recomendación: Los algoritmos de IA aprovechan los datos del comportamiento anterior de los consumidores para identificar patrones y desarrollar estrategias eficaces de venta cruzada. Los minoristas en línea utilizan motores de recomendación para sugerir productos relevantes durante el proceso de compra, lo que mejora la experiencia de compra en general.
5. Negociación bursátil automatizada: Las plataformas de negociación de alta frecuencia impulsadas por IA optimizan las carteras de valores realizando miles o incluso millones de operaciones al día de forma autónoma, sin intervención humana.
6. Detección de fraudes: El aprendizaje automático ayuda a las entidades financieras a identificar transacciones fraudulentas. Los modelos de aprendizaje supervisado se entrenan en actividades fraudulentas conocidas, mientras que los algoritmos de detección de anomalías señalan las transacciones atípicas para su posterior investigación.