Qué es el aprendizaje automático y cómo funciona

El aprendizaje automático es una apasionante rama de la Inteligencia Artificial que nos rodea. El aprendizaje automático saca a relucir el poder de los datos de nuevas formas, como Facebook sugiriendo artículos en tu feed. Esta asombrosa tecnología ayuda a los sistemas informáticos a aprender y mejorar a partir de la experiencia desarrollando programas informáticos que pueden acceder automáticamente a los datos y realizar tareas mediante predicciones y detecciones.

A medida que se introducen más datos en una máquina, se ayuda a los algoritmos a enseñar al ordenador, mejorando así los resultados obtenidos. Cuando le pides a Alexa que reproduzca tu emisora de música favorita en Amazon Echo, irá a la emisora que has reproducido más a menudo. Puedes mejorar y refinar aún más tu experiencia de escucha diciéndole a Alexa que se salte canciones, que ajuste el volumen y muchos más comandos posibles. El aprendizaje automático y el rápido avance de la Inteligencia Artificial hacen que todo esto sea posible.

Empecemos respondiendo a la pregunta: ¿Qué es el aprendizaje automático?

¿Qué es exactamente el aprendizaje automático?

Para empezar, el aprendizaje automático es una subárea central de la Inteligencia Artificial (IA). Las aplicaciones de aprendizaje automático aprenden de la experiencia (o, para ser precisos, de los datos) como lo hacen los humanos sin programación directa. Cuando se exponen a nuevos datos, estas aplicaciones aprenden, crecen, cambian y se desarrollan por sí mismas. En otras palabras, el aprendizaje automático consiste en que los ordenadores encuentren información útil sin que se les diga dónde buscar. Para ello, utilizan algoritmos que aprenden de los datos en un proceso iterativo.

El concepto de aprendizaje automático existe desde hace mucho tiempo (pensemos, por ejemplo, en la máquina Enigma de la Segunda Guerra Mundial). Sin embargo, la idea de automatizar la aplicación de cálculos matemáticos complejos a grandes volúmenes de datos sólo existe desde hace varios años, aunque ahora está cobrando más impulso.

A alto nivel, el aprendizaje automático es la capacidad de adaptarse a nuevos datos de forma independiente y mediante iteraciones. Las aplicaciones aprenden de cálculos y operaciones anteriores y utilizan el «reconocimiento de patrones» para producir resultados fiables y fundamentados.

¿Cómo funciona el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es, sin duda, uno de los subconjuntos más apasionantes de la Inteligencia Artificial. Completa la tarea de aprender a partir de datos con entradas específicas a la máquina. Es importante entender qué hace que funcione el Aprendizaje Automático y, por tanto, cómo puede utilizarse en el futuro.

El proceso de aprendizaje automático comienza con la introducción de datos de entrenamiento en el algoritmo seleccionado. Los datos de entrenamiento son datos conocidos o desconocidos para desarrollar el algoritmo final de aprendizaje automático. El tipo de datos de entrenamiento introducidos influye en el algoritmo, y este concepto se tratará más adelante.

Se introducen nuevos datos de entrada en el algoritmo de aprendizaje automático para comprobar si funciona correctamente. La predicción y los resultados se contrastan.

Si la predicción y los resultados no coinciden, el algoritmo se vuelve a entrenar varias veces hasta que el científico de datos obtiene el resultado deseado. Esto permite que el algoritmo de aprendizaje automático aprenda continuamente por sí mismo y produzca la respuesta óptima, aumentando gradualmente su precisión con el tiempo.

¿Qué tipos de aprendizaje automático existen?

El aprendizaje automático es complejo, por lo que se ha dividido en dos áreas principales: aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado. Cada uno de ellos tiene un propósito y una acción específicos, produciendo resultados y utilizando diversas formas de datos. Aproximadamente el 70% del aprendizaje automático es aprendizaje supervisado, mientras que el aprendizaje no supervisado representa entre el 10% y el 20%. El resto corresponde al aprendizaje por refuerzo.

Aprendizaje supervisado

En el aprendizaje supervisado, utilizamos datos conocidos o etiquetados para los datos de entrenamiento. Dado que los datos son conocidos, el aprendizaje es, por tanto, supervisado, es decir, dirigido hacia una ejecución satisfactoria. Los datos de entrada pasan por el algoritmo de aprendizaje automático y se utilizan para entrenar el modelo. Una vez entrenado el modelo a partir de los datos conocidos, se pueden utilizar datos desconocidos en el modelo y obtener una nueva respuesta.

En este caso, el modelo intenta averiguar si los datos son una manzana u otra fruta. Una vez que el modelo se ha entrenado bien, identificará que los datos son una manzana y dará la respuesta deseada.

Aprendizaje no supervisado

En el aprendizaje no supervisado, los datos de entrenamiento son desconocidos y no están etiquetados, lo que significa que nadie los ha visto antes. Sin el aspecto de los datos conocidos, no se puede guiar la entrada al algoritmo, que es de donde procede el término no supervisado. Estos datos se introducen en el algoritmo de aprendizaje automático y se utilizan para entrenar el modelo. El modelo entrenado intenta buscar un patrón y dar la respuesta deseada. En este caso, a menudo es como si el algoritmo intentara descifrar un código como el de la máquina Enigma, pero sin la participación directa de la mente humana, sino de una máquina.

En este caso, los datos desconocidos consisten en manzanas y peras que se parecen entre sí. El modelo entrenado intenta juntarlos todos para obtener las mismas cosas en grupos similares.

Aprendizaje por refuerzo

Como en los tipos tradicionales de análisis de datos, aquí el algoritmo descubre los datos mediante un proceso de ensayo y error y luego decide qué acción da lugar a mayores recompensas. El aprendizaje por refuerzo tiene tres componentes principales: el agente, el entorno y las acciones. El agente es quien aprende o toma las decisiones, el entorno incluye todo aquello con lo que el agente interactúa y las acciones son lo que el agente hace.

El aprendizaje por refuerzo se produce cuando el agente elige acciones que maximizan la recompensa esperada en un tiempo determinado. Esto es más fácil de conseguir cuando el agente trabaja dentro de un marco político sólido.

¿Por qué es importante el aprendizaje automático?

Para responder mejor a la pregunta de qué es el aprendizaje automático y comprender sus usos, consideremos algunas de sus aplicaciones. El coche autoconducido de Google, la detección de fraudes cibernéticos y los motores de recomendación en línea de Facebook, Netflix y Amazon. Las máquinas hacen posible todo esto filtrando información útil y uniéndola según patrones para obtener resultados precisos.

La rápida evolución del aprendizaje automático ha provocado el consiguiente aumento de los casos de uso, las demandas y la importancia del aprendizaje automático en la vida moderna. Big Data también se ha convertido en una palabra de moda en los últimos años. Esto se debe, en parte, a la creciente sofisticación del aprendizaje automático, que permite el análisis de grandes volúmenes de Big Data. El aprendizaje automático también ha cambiado la forma de extraer e interpretar los datos mediante la automatización de métodos/algoritmos genéricos, sustituyendo así a las técnicas estadísticas tradicionales.

Ahora que ya sabes qué es el machine learning, sus tipos y su importancia, pasemos a los usos del machine learning.

Principales usos del aprendizaje automático

Los resultados típicos de la utilización del aprendizaje automático suelen incluir resultados de búsquedas web, anuncios en tiempo real en páginas web y dispositivos móviles, filtrado de spam por correo electrónico, detección de intrusiones en la red y reconocimiento de patrones e imágenes. Todos ellos son subproductos del uso del aprendizaje automático para analizar volúmenes masivos de datos.

Tradicionalmente, el análisis de datos se basaba en el método de ensayo y error, un enfoque cada vez menos práctico debido al aumento de conjuntos de datos grandes y heterogéneos. El aprendizaje automático ofrece alternativas inteligentes para el análisis de datos a gran escala. El aprendizaje automático puede producir resultados y análisis precisos mediante el desarrollo de algoritmos rápidos y eficientes y modelos basados en datos para el procesamiento de datos en tiempo real.

¿Cómo decidir qué algoritmo de aprendizaje automático utilizar?

Hay docenas de algoritmos diferentes entre los que elegir, pero no existe la mejor opción ni una que se adapte a todas las situaciones. En muchos casos, hay que recurrir al método de ensayo y error. Pero hay algunas preguntas que puede hacerse y que le ayudarán a reducir sus opciones.

• ¿Cuál es el tamaño de los datos con los que va a trabajar?
• ¿Con qué tipo de datos va a trabajar?
• ¿Qué tipo de información quiere obtener de los datos?
• ¿Cómo se utilizarán esos conocimientos?

Requisitos previos para el aprendizaje automático

Para aquellos interesados en aprender más allá de lo que es el Aprendizaje Automático, se deben cumplir algunos requisitos para tener éxito en la búsqueda de este campo. Estos requisitos incluyen:

• Conocimientos básicos de lenguajes de programación como Python, R, Java, JavaScript, etc.
• Conocimientos intermedios de estadística y probabilidad.
• Conocimientos básicos de álgebra lineal. En el modelo de regresión lineal, se traza una línea a través de todos los puntos de datos, y esa línea se utiliza para calcular nuevos valores.
• Conocimientos de cálculo.
• Conocimiento de cómo limpiar y estructurar los datos brutos en el formato deseado para reducir el tiempo necesario para la toma de decisiones.

Estos requisitos previos mejorarán sus posibilidades de seguir con éxito una carrera de aprendizaje automático.