¿Qué es el aprendizaje automático? Es una pregunta que abre la puerta a una nueva era de la tecnología, una en la que las computadoras pueden aprender y mejorar por sí mismas, al igual que los humanos. Imagine un mundo donde las computadoras no sólo sigan reglas estrictas sino que puedan aprender de datos y experiencias. Ésta es la esencia del aprendizaje automático.
Desde sugerir nuevos programas en servicios de transmisión en función de su historial de visualización hasta permitir que los autos sin conductor naveguen de manera segura, el aprendizaje automático está detrás de estos avances. No se trata sólo de tecnología; se trata de remodelar la forma en que las computadoras interactúan con nosotros y comprenden el mundo que las rodea. A medida que la inteligencia artificial continúa evolucionando, el aprendizaje automático sigue siendo su núcleo, revolucionando nuestra relación con la tecnología y allanando el camino para un futuro más conectado.
Tabla de contenidos
- ¿Qué es el aprendizaje automático?
- Diferencia entre aprendizaje automático y programación tradicional
- Cómo funcionan los algoritmos de aprendizaje automático
- Ciclo de vida del aprendizaje automático:
- Tipos de aprendizaje automático
- Necesidad de aprendizaje automático:
- Diversas aplicaciones del aprendizaje automático
- Limitaciones del aprendizaje automático
¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que permite a los algoritmos descubrir patrones ocultos dentro de conjuntos de datos, lo que les permite hacer predicciones sobre datos nuevos y similares sin programación explícita para cada tarea. El aprendizaje automático tradicional combina datos con herramientas estadísticas para predecir resultados, generando información útil. Esta tecnología encuentra aplicaciones en diversos campos, como el reconocimiento de imágenes y voz, el procesamiento del lenguaje natural, los sistemas de recomendación, la detección de fraude, la optimización de carteras y la automatización de tareas.
Por ejemplo, los sistemas de recomendación utilizan datos históricos para personalizar las sugerencias. Netflix, por ejemplo, emplea filtrado colaborativo y basado en contenido para recomendar películas y programas de televisión según el historial de visualización del usuario, las calificaciones y las preferencias de género. El aprendizaje por refuerzo mejora aún más estos sistemas al permitir que los agentes tomen decisiones basadas en la retroalimentación ambiental, refinando continuamente las recomendaciones.
El impacto del aprendizaje automático se extiende a vehículos autónomos, drones y robots, mejorando su adaptabilidad en entornos dinámicos. Este enfoque marca un gran avance en el que las máquinas aprenden de ejemplos de datos para generar resultados precisos, estrechamente entrelazados con la minería y la ciencia de datos.
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Aprendizaje automático
Diferencia entre aprendizaje automático y programación tradicional
La diferencia entre aprendizaje automático y programación tradicional es la siguiente:
| Aprendizaje automático | Programación tradicional | Inteligencia artificial |
|---|---|---|
| El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA) que se centra en aprender de los datos para desarrollar un algoritmo que pueda utilizarse para hacer una predicción. | En la programación tradicional, los desarrolladores escriben el código basado en reglas en función de los planteamientos del problema. | La Inteligencia Artificial implica hacer que la máquina sea lo más capaz posible para que pueda realizar las tareas que normalmente requieren inteligencia humana. |
| El aprendizaje automático utiliza un enfoque basado en datos. Por lo general, se entrena con datos históricos y luego se utiliza para hacer predicciones sobre datos nuevos. | La programación tradicional suele estar basada en reglas y determinista. No tiene funciones de autoaprendizaje como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. | La IA puede implicar muchas técnicas diferentes, incluido el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, así como la programación tradicional basada en reglas. |
| El aprendizaje automático puede encontrar patrones e información en grandes conjuntos de datos que podrían resultar difíciles de descubrir para los humanos. | La programación tradicional depende totalmente de la inteligencia de los desarrolladores. Por tanto, tiene una capacidad muy limitada. | A veces, la IA utiliza una combinación de datos y reglas predefinidas, lo que le da una gran ventaja a la hora de resolver tareas complejas con buena precisión que parecen imposibles para los humanos. |
| El aprendizaje automático es el subconjunto de la IA. Y ahora se utiliza en diversas tareas basadas en inteligencia artificial, como respuesta a preguntas de Chatbot, vehículos autónomos, etc. | La programación tradicional se utiliza a menudo para crear aplicaciones y sistemas de software que tienen una funcionalidad específica. | La IA es un campo amplio que incluye muchas aplicaciones diferentes, incluido el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora y la robótica. |
Cómo funcionan los algoritmos de aprendizaje automático
El aprendizaje automático funciona de la siguiente manera.
Un algoritmo de aprendizaje automático funciona aprendiendo patrones y relaciones a partir de datos para hacer predicciones o decisiones sin estar programado explícitamente para cada tarea. A continuación se ofrece una descripción general simplificada de cómo funciona un algoritmo típico de aprendizaje automático:
Antes de introducir los datos en el algoritmo, a menudo es necesario preprocesarlos. Este paso puede implicar limpiar los datos (manejar valores faltantes, valores atípicos), transformarlos (normalización, escalado) y dividirlos en conjuntos de entrenamiento y prueba.
3. Elegir un modelo :
Dependiendo de la tarea (por ejemplo, clasificación, regresión, agrupamiento), se elige un modelo de aprendizaje automático adecuado. Los ejemplos incluyen árboles de decisión, redes neuronales, máquinas de vectores de soporte y modelos más avanzados como arquitecturas de aprendizaje profundo.
4. Entrenando el modelo :
El modelo seleccionado se entrena utilizando los datos de entrenamiento. Durante el entrenamiento, el algoritmo aprende patrones y relaciones en los datos. Esto implica ajustar los parámetros del modelo de forma iterativa para minimizar la diferencia entre los resultados previstos y los resultados reales (etiquetas u objetivos) en los datos de entrenamiento.
5. Evaluación del modelo :
Una vez entrenado, el modelo se evalúa utilizando los datos de prueba para evaluar su rendimiento. Se utilizan métricas como exactitud, precisión, recuperación o error cuadrático medio para evaluar qué tan bien se generaliza el modelo a datos nuevos e invisibles.
6. Ajuste fino :
Los modelos se pueden ajustar ajustando los hiperparámetros (parámetros que no se aprenden directamente durante el entrenamiento, como la tasa de aprendizaje o la cantidad de capas ocultas en una red neuronal) para mejorar el rendimiento.
7. Predicción o inferencia :
Finalmente, el modelo entrenado se utiliza para realizar predicciones o decisiones sobre nuevos datos. Este proceso implica aplicar los patrones aprendidos a nuevas entradas para generar salidas, como etiquetas de clase en tareas de clasificación o valores numéricos en tareas de regresión.
Ciclo de vida del aprendizaje automático:
El ciclo de vida de un proyecto de aprendizaje automático implica una serie de pasos que incluyen:
1. Estudie los problemas:
El primer paso es estudiar el problema. Este paso implica comprender el problema empresarial y definir los objetivos del modelo.
Cuando se recopilan nuestros datos relacionados con el problema. entonces es una buena idea verificar los datos correctamente y hacerlos en el formato deseado para que el modelo pueda utilizarlos para encontrar los patrones ocultos. Esto se puede hacer en los siguientes pasos:
- Limpieza de datos
- Transformación de datos
- Análisis de datos explicativos e ingeniería de características.
- Divida el conjunto de datos para entrenamiento y prueba.
4. Selección del modelo:
El siguiente paso es seleccionar el algoritmo de aprendizaje automático adecuado para nuestro problema. Este paso requiere conocimiento de las fortalezas y debilidades de los diferentes algoritmos. A veces utilizamos varios modelos, comparamos sus resultados y seleccionamos el mejor modelo según nuestros requisitos.
5. Construcción de modelos y capacitación:
- Después de seleccionar el algoritmo, tenemos que construir el modelo.
- En el caso del modo de construcción de aprendizaje automático tradicional, es fácil: solo se necesitan algunos ajustes de hiperparámetros.
- En el caso del aprendizaje profundo, tenemos que definir la arquitectura por capas junto con el tamaño de entrada y salida, la cantidad de nodos en cada capa, la función de pérdida, el optimizador de descenso de gradiente, etc.
- Después, ese modelo se entrena utilizando el conjunto de datos preprocesado.
6. Evaluación del modelo:
Una vez entrenado el modelo, se puede evaluar en el conjunto de datos de prueba para determinar su precisión y rendimiento utilizando diferentes técnicas. como informe de clasificación, puntuación F1, precisión, recuperación, curva ROC, error cuadrático medio, error absoluto, etc.
7. Ajuste del modelo:
Según los resultados de la evaluación, es posible que sea necesario ajustar u optimizar el modelo para mejorar su rendimiento. Esto implica ajustar los hiperparámetros del modelo.
8. Despliegue:
Una vez que el modelo está entrenado y ajustado, se puede implementar en un entorno de producción para hacer predicciones sobre nuevos datos. Este paso requiere integrar el modelo en un sistema de software existente o crear un nuevo sistema para el modelo.
9. Monitoreo y Mantenimiento:
Finalmente, es fundamental monitorear el desempeño del modelo en el entorno de producción y realizar tareas de mantenimiento según sea necesario. Esto implica monitorear la desviación de datos, volver a entrenar el modelo según sea necesario y actualizar el modelo a medida que haya nuevos datos disponibles.
Tipos de aprendizaje automático
- ambiental Aprendizaje automático supervisado
- Aprendizaje automático no supervisado
- Aprendizaje automático de refuerzo
1. Aprendizaje automático supervisado:
El aprendizaje supervisado es un tipo de aprendizaje automático en el que el algoritmo se entrena en el conjunto de datos etiquetado. Aprende a asignar funciones de entrada a objetivos en función de datos de entrenamiento etiquetados. En el aprendizaje supervisado, el algoritmo recibe características de entrada y etiquetas de salida correspondientes, y aprende a generalizar a partir de estos datos para hacer predicciones sobre datos nuevos e invisibles.
Hay dos tipos principales de aprendizaje supervisado:
- Regresión : La regresión es un tipo de aprendizaje supervisado en el que el algoritmo aprende a predecir valores continuos en función de las características de entrada. Las etiquetas de producción en la regresión son valores continuos, como los precios de las acciones y los precios de la vivienda. Los diferentes algoritmos de regresión en el aprendizaje automático son: regresión lineal, regresión polinómica, regresión de cresta, regresión de árbol de decisión, regresión de bosque aleatorio, regresión de vector de soporte, etc.
- 2. Aprendizaje automático no supervisado:
El aprendizaje no supervisado es un tipo de aprendizaje automático en el que el algoritmo aprende a reconocer patrones en los datos sin ser entrenado explícitamente mediante ejemplos etiquetados. El objetivo del aprendizaje no supervisado es descubrir la estructura o distribución subyacente de los datos.
Hay dos tipos principales de aprendizaje no supervisado:
- Agrupación : Los algoritmos de agrupamiento agrupan puntos de datos similares en función de sus características. El objetivo es identificar grupos, o grupos, de puntos de datos que sean similares entre sí, pero que al mismo tiempo sean distintos de otros grupos. Algunos algoritmos de agrupación populares incluyen K-means, agrupación jerárquica y DBSCAN.
- Reducción de dimensionalidad: Los algoritmos de reducción de dimensionalidad reducen la cantidad de variables de entrada en un conjunto de datos y al mismo tiempo preservan la mayor cantidad posible de información original. Esto es útil para reducir la complejidad de un conjunto de datos y hacerlo más fácil de visualizar y analizar. Algunos algoritmos de reducción de dimensionalidad populares incluyen Análisis de Componentes Principales (PCA), t-SNE y Autoencoders.
3. Aprendizaje automático de refuerzo
El aprendizaje por refuerzo es un tipo de aprendizaje automático en el que un agente aprende a interactuar con un entorno realizando acciones y recibiendo recompensas o sanciones en función de sus acciones. El objetivo del aprendizaje por refuerzo es aprender una política, que es un mapeo de estados a acciones, que maximice la recompensa acumulativa esperada a lo largo del tiempo.
Hay dos tipos principales de aprendizaje por refuerzo:
- Aprendizaje por refuerzo basado en modelos: En el aprendizaje por refuerzo basado en modelos, el agente aprende un modelo del entorno, incluidas las probabilidades de transición entre estados y las recompensas asociadas con cada par estado-acción. Luego, el agente utiliza este modelo para planificar sus acciones con el fin de maximizar la recompensa esperada. Algunos algoritmos populares de aprendizaje por refuerzo basados en modelos incluyen la iteración de valores y la iteración de políticas.
- Aprendizaje por refuerzo sin modelos : En el aprendizaje por refuerzo sin modelos, el agente aprende una política directamente de la experiencia sin construir explícitamente un modelo del entorno. El agente interactúa con el entorno y actualiza su política en función de las recompensas que recibe. Algunos algoritmos populares de aprendizaje por refuerzo sin modelos incluyen Q-Learning, SARSA y Deep Reinforcement Learning.
Necesidad de aprendizaje automático:
El aprendizaje automático es importante porque permite a las computadoras aprender de los datos y mejorar su desempeño en tareas específicas sin estar programadas explícitamente. Esta capacidad de aprender de los datos y adaptarse a nuevas situaciones hace que el aprendizaje automático sea particularmente útil para tareas que involucran grandes cantidades de datos, toma de decisiones complejas y entornos dinámicos.
A continuación se muestran algunas áreas específicas donde se utiliza el aprendizaje automático:
- Modelado predictivo: El aprendizaje automático se puede utilizar para crear modelos predictivos que puedan ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones. Por ejemplo, el aprendizaje automático se puede utilizar para predecir qué clientes tienen más probabilidades de comprar un producto en particular o qué pacientes tienen más probabilidades de desarrollar una determinada enfermedad.
- Procesamiento natural del lenguaje: El aprendizaje automático se utiliza para construir sistemas que puedan comprender e interpretar el lenguaje humano. Esto es importante para aplicaciones como el reconocimiento de voz, los chatbots y la traducción de idiomas.
- Visión por computador: El aprendizaje automático se utiliza para construir sistemas que puedan reconocer e interpretar imágenes y videos. Esto es importante para aplicaciones como vehículos autónomos, sistemas de vigilancia e imágenes médicas.
- Detección de fraude: El aprendizaje automático se puede utilizar para detectar comportamientos fraudulentos en transacciones financieras, publicidad en línea y otras áreas.
- Sistemas de recomendación: el aprendizaje automático se puede utilizar para crear sistemas de recomendación que sugieran productos, servicios o contenidos a los usuarios en función de su comportamiento y preferencias anteriores.
En general, el aprendizaje automático se ha convertido en una herramienta esencial para muchas empresas e industrias, ya que les permite hacer un mejor uso de los datos, mejorar sus procesos de toma de decisiones y ofrecer experiencias más personalizadas a sus clientes.
Diversas aplicaciones del aprendizaje automático
Ahora, en este tutorial de aprendizaje automático, aprendamos las aplicaciones del aprendizaje automático:
- Automatización : Aprendizaje automático, que funciona de forma totalmente autónoma en cualquier campo sin necesidad de intervención humana. Por ejemplo, los robots realizan los pasos esenciales del proceso en las plantas de fabricación.
- Industria financiera : El aprendizaje automático está ganando popularidad en la industria financiera. Los bancos utilizan el ML principalmente para encontrar patrones dentro de los datos, pero también para prevenir el fraude.
- Organización gubernamental : El gobierno utiliza ML para gestionar la seguridad pública y los servicios públicos. Tomemos el ejemplo de China con su reconocimiento facial masivo. El gobierno utiliza inteligencia artificial para evitar cruzar imprudentemente.
- Industria de la salud : La atención médica fue una de las primeras industrias en utilizar el aprendizaje automático con detección de imágenes.
- Marketing: El uso amplio de la IA se realiza en marketing gracias al abundante acceso a los datos. Antes de la era de los datos masivos, los investigadores desarrollan herramientas matemáticas avanzadas como el análisis bayesiano para estimar el valor de un cliente. Con el auge de los datos, el departamento de marketing depende de la IA para optimizar las relaciones con los clientes y las campañas de marketing.
- Industria minorista : El aprendizaje automático se utiliza en la industria minorista para analizar el comportamiento de los clientes, predecir la demanda y gestionar el inventario. También ayuda a los minoristas a personalizar la experiencia de compra de cada cliente recomendando productos basados en sus compras y preferencias anteriores.
- Transporte : El aprendizaje automático se utiliza en la industria del transporte para optimizar rutas, reducir el consumo de combustible y mejorar la eficiencia general de los sistemas de transporte. También desempeña un papel en los vehículos autónomos, donde se utilizan algoritmos de aprendizaje automático para tomar decisiones sobre navegación y seguridad.
Limitaciones del aprendizaje automático
- El principal desafío del aprendizaje automático es la falta de datos o la diversidad del conjunto de datos.
- Una máquina no puede aprender si no hay datos disponibles. Además, un conjunto de datos con falta de diversidad le resulta difícil a la máquina.
- Una máquina necesita tener heterogeneidad para aprender información significativa.
- Es raro que un algoritmo pueda extraer información cuando hay pocas o ninguna variación.
- Se recomienda tener al menos 20 observaciones por grupo para ayudar a la máquina a aprender. Esta restricción conduce a una mala evaluación y predicción.
Conclusión
En conclusión, comprender ¿Qué es el aprendizaje automático? abre la puerta a un mundo donde las computadoras no sólo procesan datos sino que aprenden de ellos para tomar decisiones y predicciones. Representa la intersección de la informática y la estadística, permitiendo que los sistemas mejoren su rendimiento con el tiempo sin programación explícita. A medida que el aprendizaje automático continúa evolucionando, sus aplicaciones en todas las industrias prometen redefinir la forma en que interactuamos con la tecnología, convirtiéndola no solo en una herramienta sino en una fuerza transformadora en nuestra vida diaria.