Es la era de la tecnología. La ciencia de datos y el aprendizaje automático están revolucionando la forma en que interactuamos con el mundo que nos rodea.
Pero, ¿qué es exactamente el aprendizaje automático? ¿Cómo funciona? ¿De qué es capaz? Responderemos a esas preguntas y muchas más en esta guía.
¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático (Machine Learning) es una rama de la inteligencia artificial (IA) que utiliza datos para crear programas informáticos predictivos. El objetivo final de la disciplina es diseñar sistemas que sean capaces de aprender de la experiencia e imitar la toma de decisiones humana sin necesidad de intervención.
¿Cómo funciona el aprendizaje automático?
Los modelos de aprendizaje automático funcionan con un elemento principal: los datos. Los usan para aprender sobre las relaciones entre varios elementos y hacer predicciones. Por ejemplo, un modelo podría usarse para predecir la probabilidad de que una persona desarrolle una determinada enfermedad en función de la información que se proporciona sobre su edad, peso y estilo de vida.
Cuantos más datos tenga un modelo de ML, más precisas serán sus predicciones. Piensa que es como el cerebro humano: cuanto más nos adentramos en la vida y cuantas más cosas hemos experimentado, mejor somos para tomar decisiones.
Tipos de aprendizaje automático
Dentro del alcance general del aprendizaje automático, encontrarás múltiples subcategorías, cada una de las cuales se enfoca en desarrollar la tecnología de manera diferente. Aunque hay muchos tipos de aprendizaje automático, aquí están los tres más conocidos:
Aprendizaje automático supervisado
En el aprendizaje automático supervisado, los datos que se introducen en el modelo ya están etiquetados. Esto significa que el modelo sabe cuáles deberían ser las respuestas correctas y alguien puede corregirlo si comete un error. Este tipo de aprendizaje se usa a menudo para tareas como el reconocimiento facial, donde los algoritmos de aprendizaje automático deben poder distinguir entre diferentes personas.
Aprendizaje automático no supervisado
El aprendizaje automático no supervisado es el polo opuesto del aprendizaje supervisado. En este caso, los datos que se introducen en el modelo no están etiquetados. Puede parecer contradictorio, pero en realidad es una herramienta muy poderosa. El aprendizaje no supervisado permite que el modelo encuentre patrones por sí mismo, lo que puede ser útil para tareas como la segmentación de clientes.
Aprendizaje automático de refuerzo
El aprendizaje por refuerzo es un tipo de aprendizaje automático que se ocupa de tomar acciones específicas para maximizar una recompensa. A menudo se usa en aplicaciones de juegos, donde el objetivo es crear una IA que pueda vencer a un oponente humano.
7 pasos en el aprendizaje automático
El proceso de Machine Learning puede verse diferente según el contexto en el que se use; sin embargo, generalmente seguirá estos siete pasos. A continuación te explicamos cada uno y lo que implican.
- Recopilación de datos
El primer paso del proceso de ML, y posiblemente el más importante, es la recopilación de datos. Como mencionamos anteriormente, los datos sirven como combustible para los modelos de aprendizaje automático. Sin ellos, no podrían aprender ni hacer predicciones.
La obtención de datos se puede lograr de varias maneras. Una opción es a través de la recolección manual, aunque esto suele llevar mucho tiempo y ser costoso. Alternativamente, se puede extraer de Internet o comprar a un tercero.
Los tipos de datos que se usan comúnmente en el aprendizaje automático incluyen texto e imágenes.
Los datos de texto vienen en forma de artículos, reseñas, publicaciones en redes sociales, etc. Se pueden usar para comprender el sentimiento de una pieza o analizar el tema que se está discutiendo.
Los datos de imagen se refieren a los píxeles que componen una foto o un vídeo. Estos se pueden usar para tareas como el reconocimiento facial o la detección de objetos.
- Preparación de los datos
Una vez que se han recopilado los datos, es necesario prepararlos para su uso en el modelo. Este paso puede implicar una serie de tareas diferentes, como la limpieza y el formateo.
Limpiar los datos simplemente significa deshacerse de cualquier entrada no válida o incorrecta. Esto a menudo se hace mediante la identificación de valores atípicos, que son puntos de datos que se encuentran muy por fuera de la corriente principal.
Formatear los datos significa asegurarse de que estén en el formato correcto para el modelo. Esto podría implicar convertirlos de texto a una representación numérica.
- Elegir un modelo
El siguiente paso es elegir el modelo adecuado para la tarea en cuestión. Hay docenas de diferentes métodos de aprendizaje automático para elegir, cada uno con sus propias fortalezas y debilidades.
Algunas de las técnicas de aprendizaje automático más populares incluyen:
- Regresión lineal
- Regresión logística
- Máquinas de vectores de soporte
- Árboles de decisión
- Random Forests
Ningún modelo es perfecto para todas las tareas. Por eso es importante tener la debida consideración durante esta etapa para elegir uno que funcione bien para el problema específico que se está abordando.
- Entrenando al modelo
Una vez elegido el modelo, es el momento de empezar a entrenarlo. Esto se hace alimentándolo con datos y permitiéndole aprender de los patrones que observa.
La cantidad de datos que se utilizan para el entrenamiento dependerá del tamaño y la complejidad del modelo. Los modelos más pequeños a menudo se pueden entrenar con solo unos pocos cientos de datos, mientras que los más grandes pueden requerir millones.
- Evaluación del modelo
Una vez que se ha entrenado el modelo, se debe evaluar su rendimiento probando con datos que no ha visto antes.
Este paso es importante para garantizar que el modelo no solo haya memorizado los datos de entrenamiento, sino que haya aprendido a generalizar y hacer predicciones sobre nuevos datos.
Se pueden usar varias métricas diferentes para evaluar un modelo, como exactitud, precisión y recuperación. Es importante elegir la métrica correcta para la tarea en cuestión: la precisión puede no ser tan importante para una tarea como el reconocimiento de imágenes como lo es para algo como la detección de fraudes.
- Ajuste de parámetros
En el contexto del aprendizaje automático, un parámetro es una configuración que se puede ajustar para mejorar el rendimiento de un modelo.
Esto simplemente significa ajustar los parámetros para obtener los mejores resultados posibles. Y se hace a menudo mediante el uso de una técnica llamada búsqueda de cuadrícula, que consiste en probar diferentes combinaciones de parámetros para ver cuál funciona mejor.
- Hacer predicciones
Una vez que el modelo ha sido entrenado y evaluado, finalmente está listo para usarse para hacer predicciones. El aspecto que esto tenga en la práctica depende completamente de la tarea específica para la que se haya entrenado el modelo.
¿Para qué se utiliza el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es una tecnología poderosa con la capacidad de transformar industrias enteras. Pero, ¿para qué se usa exactamente?
Estas son solo algunas de las aplicaciones más populares del aprendizaje automático:
Asistentes digitales: Alexa. Siri. El asistente de Google. Probablemente hayas oído hablar de al menos uno de estos asistentes digitales, todos utilizan el aprendizaje automático para procesar y responder consultas en lenguaje natural.
Detección de fraudes: Las instituciones financieras utilizan el aprendizaje automático para detectar actividades fraudulentas, como cargos fraudulentos en tarjetas de crédito y lavado de dinero.
Reconocimiento facial: esta tecnología está siendo utilizada por las insitituciones del orden y las agencias de seguridad para identificar a los delincuentes y rastrear a las personas desaparecidas.
Reconocimiento de imágenes: el aprendizaje automático está impulsando una nueva generación de software de reconocimiento de imágenes que se puede usar para cosas como la identificación de objetos en imágenes y el etiquetado automático de imágenes.
Reconocimiento de voz: esta es la tecnología que impulsa a los asistentes activados por voz y les permite comprender y responder al habla humana.
Hacer predicciones: el aprendizaje automático se puede utilizar para hacer todo tipo de predicciones, como en qué productos podría estar interesado un cliente, cuánto tiempo permanecerá un paciente en un hospital o si un préstamo incumplirá.
Diagnóstico médico: el aprendizaje automático se está utilizando para desarrollar métodos nuevos y mejorados para diagnosticar enfermedades como el cáncer y las afecciones cardíacas.
Análisis de sentimiento: este es un proceso de uso del aprendizaje automático para analizar datos de texto y determinar el tono emocional. El análisis de sentimientos se usa a menudo para cosas como el monitoreo de redes sociales y el servicio al cliente.
Segmentación de clientes: el aprendizaje automático se puede utilizar para agrupar automáticamente a los clientes en función de las características compartidas.
Recomendaciones de productos: esta es una aplicación común de aprendizaje automático que se utiliza para personalizar la experiencia de compra de los clientes. Por ejemplo, Amazon usa recomendaciones de productos para sugerir artículos que podrían ser de interés para los clientes en función de sus compras anteriores.
¿Por qué es importante el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es una herramienta particularmente poderosa porque puede usarse para mejorar automáticamente los sistemas haciéndolos más rápidos, más precisos y más eficientes. También tiene el potencial de hacer posibles tareas que antes eran imposibles, como comprender el lenguaje natural y hacer predicciones.
¿Cuál es el mejor lenguaje para el aprendizaje automático?
No existe un lenguaje “mejor” para el aprendizaje automático. Cada lenguaje de programación es más adecuado para diferentes tareas. Por ejemplo, Python es una opción popular para la ciencia de datos y la computación científica, mientras que Java es una opción popular para aplicaciones empresariales a gran escala.
Aprendizaje profundo vs Aprendizaje automático
Si has estado explorando el mundo del aprendizaje informático durante suficiente tiempo, es probable que hayas encontrado los términos “aprendizaje profundo” y “aprendizaje automático”. Pero, ¿cuál es la diferencia entre estos dos tipos de aprendizaje?
El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que se ocupa de algoritmos inspirados en la estructura y función del cerebro. Estos algoritmos se utilizan para aprender características de alto nivel a partir de datos. El aprendizaje profundo se usa para cosas como el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural.
Por otro lado, el aprendizaje automático es un campo más amplio que incluye tanto el aprendizaje profundo como otros tipos de algoritmos de aprendizaje.