Conceptos como inteligencia artificial (IA) o machine learning (aprendizaje automático) son ineludibles en el contexto actual. El aprendizaje automático es esa rama de la informática que otorga a la IA la capacidad de aprender tareas. Para lograrlo, los programadores se basan en los algoritmos del machine learning.
El término aprendizaje automático se confunde a menudo con el de Inteligencia Artificial, cuando en realidad es un subcampo. Se define como la capacidad del ordenador para aprender sin ser programado explícitamente.
La automatización en el entorno laboral está provocando cambios que parecen no tener fin
En su forma más básica, el aprendizaje automático utiliza algoritmos programados que reciben y analizan datos de entrada para predecir los valores de salida dentro de un rango aceptable.
A medida que se introducen nuevos datos en estos algoritmos, aprenden y optimizan sus operaciones para mejorar el rendimiento, desarrollando “inteligencia” con el tiempo.
Una vez entendido qué es el machine learning, cabe conocer los tres tipos de algoritmos de aprendizaje automático que existen: supervisado, no supervisado y por refuerzo.
En el aprendizaje supervisado, la máquina se enseña con el ejemplo. De este modo, el operador proporciona al algoritmo de aprendizaje automático un conjunto de datos conocidos que incluye las entradas y salidas deseadas, y el algoritmo debe encontrar un método para determinar cómo llegar a esas entradas y salidas.
Mientras el operador conoce las respuestas correctas al problema, el algoritmo identifica patrones en los datos, aprende de las observaciones y hace predicciones. El algoritmo realiza predicciones y es corregido por el operador, y este proceso sigue hasta que el algoritmo alcanza un alto nivel de precisión y rendimiento.
Aquí, el algoritmo de aprendizaje automático estudia los datos para identificar patrones. No hay una clave de respuesta o un operador humano para proporcionar instrucción. En cambio, la máquina determina las correlaciones y las relaciones mediante el análisis de los datos disponibles.
En un proceso de aprendizaje no supervisado, se deja que el algoritmo de aprendizaje automático interprete grandes conjuntos de datos y dirija esos datos en consecuencia. Así, el algoritmo intenta organizar esos datos de alguna manera para describir su estructura. Esto podría significar la necesidad de agrupar los datos en grupos u organizarlos de manera que se vean más organizados.
A medida que evalúa más datos, su capacidad para tomar decisiones sobre los mismos mejora gradualmente y se vuelve más refinada.
El aprendizaje por refuerzo se centra en los procesos de aprendizajes reglamentados, en los que se proporcionan algoritmos de aprendizaje automáticos con un conjunto de acciones, parámetros y valores finales.
Al definir las reglas, el algoritmo de aprendizaje automático intenta explorar diferentes opciones y posibilidades, monitorizando y evaluando cada resultado para determinar cuál es el óptimo.
En consecuencia, este sistema enseña la máquina a través del proceso de ensayo y error. Aprende de experiencias pasadas y comienza a adaptar su enfoque en respuesta a la situación para lograr el mejor resultado posible.
¿Cuáles son los algoritmos de aprendizaje automático más comunes y populares?
En las tareas de regresión, el programa de aprendizaje automático debe estimar y comprender las relaciones entre las variables. El análisis de regresión se enfoca en una variable dependiente y una serie de otras variables cambiantes, lo que lo hace particularmente útil para la predicción y el pronóstico.
Este tipo de algoritmos por clasificación están basados en el teorema de Bayes y clasifican cada valor como independiente de cualquier otro. Lo que permite predecir una clase o categoría en función de un conjunto dado de características, utilizando la probabilidad.
A pesar de su simplicidad, el clasificador funciona sorprendentemente bien y se usa a menudo porque supera a los métodos de clasificación más sofisticados.
Se utilizan en el aprendizaje no supervisado, y sirven para categorizar datos no etiquetados, es decir, datos sin categorías o grupos definidos.
El algoritmo funciona mediante la búsqueda de grupos dentro de los datos, con el número de grupos representados por la variable K. A continuación, funciona de manera iterativa para asignar cada punto de datos a uno de los K grupos según las características proporcionadas.
Un árbol de decisión es una estructura de árbol similar a un diagrama de flujo que utiliza un método de bifurcación para ilustrar cada resultado posible de una decisión. Cada nodo dentro del árbol representa una prueba en una variable específica, y cada rama es el resultado de esa prueba.
Una red neuronal artificial (RNA) comprende unidades dispuestas en una serie de capas, cada una de las cuales se conecta a las capas anexas. Las RNA se inspiran en los sistemas biológicos, como el cerebro, y en cómo procesan la información.
Por lo tanto, son esencialmente un gran número de elementos de procesamiento interconectados, que trabajan al unísono para resolver problemas específicos.
También aprenden con el ejemplo y la experiencia, y son extremadamente útiles para modelar relaciones no lineales en datos de alta dimensión, o donde la relación entre las variables de entrada es difícil de entender.
La reducción de dimensión reduce el número de variables que se consideran para encontrar la información exacta requerida.
Los algoritmos de aprendizaje profundo ejecutan datos a través de varias capas de algoritmos de redes neuronales, las cuales pasan a una representación simplificada de los datos a la siguiente capa.
La mayoría funciona bien en conjuntos de datos que tienen hasta unos cientos de características o columnas. Sin embargo, un conjunto de datos no estructurado, como el de una imagen, tiene una cantidad tan grande de características que este proceso se vuelve engorroso o completamente inviable.
El aprendizaje automático es esa rama de la informática que otorga a la IA la capacidad de aprender tareas a través de los algoritmos del machine learning
Las SVM son técnicas de clasificación y regresión que encuentran el hiperplano óptimo que separa las clases en un espacio de alta dimensión. Son particularmente efectivos en espacios de alta dimensión y cuando el número de dimensiones es mayor que el número de muestras.
Los métodos de ensamble combinan las predicciones de varios modelos base para mejorar la precisión y la robustez de los resultados.
En el aprendizaje por refuerzo, un agente aprende a tomar decisiones secuenciales. El agente recibe recompensas o castigos y tiene como objetivo maximizar la recompensa acumulada.
Estos algoritmos analizan datos secuenciales para hacer predicciones futuras basadas en patrones pasados.
Estos algoritmos encuentran relaciones de asociación en grandes conjuntos de datos.
Los algoritmos de optimización buscan la mejor solución a un problema dado un conjunto de restricciones.
Utilizados en sistemas de recomendación para predecir las preferencias de los usuarios basándose en comportamientos pasados.
Estos algoritmos reducen el número de variables de entrada para simplificar el modelo y reducir el ruido.
Estos algoritmos permiten a las computadoras entender, interpretar y generar lenguaje humano.
Los algoritmos de aprendizaje profundo aprenden progresivamente más sobre la imagen a medida que pasa por cada capa de red neuronal. Las primeras capas aprenden a detectar características de bajo nivel como los bordes, y las capas posteriores combinan las características de las capas anteriores en una representación holística.
En definitiva, es fácil entender los enormes efectos que esto puede producir en la economía y en la vida en general. La automatización en el entorno laboral está provocando cambios que parecen no tener fin.
