¿Qué es el aprendizaje automático? – Una guía definitiva

Publicado: 2020-12-31

¿Sabe que el 82 % de los expertos en marketing utilizan IA y aprendizaje automático para mejorar todos los aspectos de sus técnicas de personalización? En este artículo, expondremos todo lo que necesita saber sobre ML. ¡Disfrutar!

En este articulo
  • Definición de aprendizaje automático
  • Cómo funciona el aprendizaje automático
  • Importancia del ML
  • Por qué usar el aprendizaje automático
  • Aplicaciones del aprendizaje automático
  • Tipos de aprendizaje automático
  • Técnicas de ML
  • Ejemplos de aprendizaje automático
  • Pros y contras del aprendizaje automático
  • Futuro del aprendizaje automático
  • Tendencias en el aprendizaje automático

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es una disciplina de la Inteligencia Artificial que se enfoca en desarrollar aplicaciones que aumentan su precisión y aprenden de la experiencia con el tiempo, sin que ninguna programación humana les indique que lo hagan. Las aplicaciones de aprendizaje automático aprenden de los datos para mejorar su precisión predictiva o la toma de decisiones a lo largo del tiempo.

En ML, a los algoritmos se les "enseña" cómo identificar características y patrones en grandes cantidades de datos para llegar a predicciones y decisiones basadas en nuevos datos. La calidad del algoritmo determinará cuánto más precisas serán las predicciones y decisiones a medida que analiza datos adicionales.

¿Cómo funciona el aprendizaje automático?

Básicamente, hay 4 pasos para desarrollar un modelo o una aplicación de ML. Ellos son:

Paso 1: Elija y organice su conjunto de datos de entrenamiento

Los datos de enseñanza son un conjunto de datos representativo de la información que la aplicación de aprendizaje automático va a ingerir para resolver el desafío que se construye para arreglar. En ciertas situaciones, los datos de enseñanza son datos etiquetados, diseñados para seleccionar clasificaciones y características que el modelo deberá reconocer. Otros conjuntos de datos no están etiquetados; por lo tanto, el modelo tendrá que eliminar esas características y asignar categorizaciones por su cuenta.

No obstante, los datos didácticos deben prepararse adecuadamente y escanearse en busca de anomalías o falsedades que puedan afectar la formación. Debe clasificarse en 2 subconjuntos: el subconjunto de enseñanza, que se utilizará para enseñar el modelo, y el subconjunto de análisis, que se utilizará para evaluarlo y mejorarlo.

Paso 2: seleccione un algoritmo para operar en el conjunto de datos de enseñanza

El tipo de algoritmo está determinado por el tipo (ya sea etiquetado o no), la cantidad de datos en los datos de enseñanza y el tipo de problema a solucionar. A continuación se muestran los tipos comunes de algoritmos de ML que se utilizarán cuando se etiqueten datos:

  • Algoritmos de recesión (como la regresión lineal y logística, así como una máquina de vectores de soporte).
  • Árboles de decisión
  • Algoritmos basados ​​en instancias
  • Los datos sin etiqueta utilizan los siguientes algoritmos:
  • Algoritmos de agrupamiento
  • Algoritmos de asociación
  • Redes neuronales

Paso 3: Enseñar el algoritmo para construir la aplicación

Enseñar el algoritmo es un proceso crucial, que involucra variables operativas a través del algoritmo, haciendo una comparación entre la salida y los resultados que debería haber producido, ajustando sesgos y pesos dentro del algoritmo que podrían generar un resultado más preciso y probando las variables nuevamente hasta el final. algoritmo ofrece el resultado deseado la mayor parte del tiempo. El eventual algoritmo entrenado y preciso es la aplicación de aprendizaje automático.

Paso 4: utilizar y refinar la aplicación

El último paso es usar la aplicación con datos nuevos para que pueda aumentar la eficacia y la precisión con el tiempo. La fuente de los nuevos datos estará determinada por el problema que se está resolviendo. Por ejemplo, las aplicaciones de aprendizaje automático creadas para detectar correo no deseado incorporarán mensajes de correo electrónico, pero una aplicación de ML que ejecuta una aspiradora robot usará datos generados a partir de la interacción del mundo real con objetos nuevos o muebles movidos en la habitación.

¿Por qué es importante el aprendizaje automático?

Debido a factores como el aumento de las variedades y los volúmenes de datos disponibles, el almacenamiento de datos asequible y el procesamiento computacional más potente y económico, ha resurgido el interés por el aprendizaje automático.

Todos estos factores hacen posible la creación rápida y automática de aplicaciones que pueden procesar datos más grandes y sofisticados y generar resultados más rápidos y precisos, incluso a una escala mucho mayor. Y al desarrollar aplicaciones precisas, una empresa está mejor posicionada para identificar oportunidades lucrativas y/o evitar riesgos ocultos.

Usos del aprendizaje automático

Como se mencionó anteriormente, el aprendizaje automático es omnipresente. A continuación se presentan algunos casos de uso que puede experimentar todos los días:

  • Servicios financieros
    Muchas empresas en la industria financiera y bancaria utilizan ML para 2 propósitos principales: identificar información clave en los datos y prevenir actos fraudulentos. Esta información importante ayuda a reconocer oportunidades de inversión lucrativas o ayuda a los inversores a saber cuál es el mejor momento para operar. La minería de datos también ayuda a utilizar la cibervigilancia para indicar señales de advertencia de fraude cibernético o identificar clientes de perfil de alto riesgo.
  • Gobierno
    Las instituciones gubernamentales, como los servicios públicos y la seguridad pública, tienen una necesidad específica de ML porque tienen numerosas fuentes de datos que se pueden extraer para obtener información. Por ejemplo, el análisis de datos de sensores presenta métodos para aumentar la eficiencia y ahorrar dinero. El gobierno también puede usar ML para detectar fraudes y reducir el robo de identidad.
  • Cuidado de la salud
    El sector de la salud no se queda fuera de la tendencia de rápido crecimiento de ML. La industria ahora usa sensores y dispositivos portátiles que pueden utilizar datos para examinar la salud de un paciente en tiempo real. El aprendizaje automático también puede conducir al advenimiento de la tecnología que ayudará a los especialistas médicos a evaluar los datos para detectar señales de alerta o patrones que podrían conducir a un mejor tratamiento o diagnóstico.
  • Petróleo y gas
    El volumen de casos de uso de ML en este sector es enorme. Desde descubrir nuevas fuentes de energía, examinar minerales debajo de la tierra, pronosticar el mal funcionamiento de los sensores de refinería, hasta optimizar la distribución de petróleo para que sea rentable y más eficiente: los casos de uso son muchos y aún se están expandiendo.

Aplicaciones de aprendizaje automático

Los algoritmos de aprendizaje automático se emplean en los casos en que se necesita la solución para promover la mejora posterior a la implementación. La aplicación de algoritmos y modelos de ML es versátil y se puede utilizar como una alternativa al esfuerzo humano promedio en las condiciones apropiadas. Por ejemplo, el lenguaje de máquina de procesamiento de lenguaje natural llamado chatbots ya ha reemplazado a los administradores de servicio al cliente en las grandes empresas B2C. Estos chatbots tienen la capacidad de evaluar las consultas de los clientes y ofrecer soporte para administradores humanos de asistencia al cliente o interactuar directamente con los clientes.

Además, se aplican algoritmos de ML para ayudar a mejorar la personalización y la experiencia del usuario para las plataformas en línea. Amazon, Google, Netflix y Facebook utilizan sistemas de recomendación para eliminar el exceso de contenido y ofrecer contenido personalizado a cada usuario en función de lo que les gusta y lo que no les gusta.

Tipos de aprendizaje automático

  1. Algoritmos de aprendizaje supervisado

    Estos tipos se enseñan con el uso de ejemplos etiquetados. El aprendizaje supervisado utiliza técnicas de ML, como predicción, regresión y clasificación, para identificar patrones que predicen los valores de la etiqueta en datos adicionales sin etiquetar. El aprendizaje supervisado se usa típicamente en sistemas donde los datos pasados ​​pronostican posibles contingencias futuras.

  1. Algoritmos de aprendizaje no supervisados

    Estos tipos se utilizan contra datos sin etiquetas anteriores. La aplicación no recibe la “respuesta correcta”. Debe determinar lo que se muestra por sí mismo. El objetivo es explorar los datos e identificar algún patrón dentro. Este tipo, funciona excelentemente en datos transaccionales.

  1. Algoritmos de aprendizaje por refuerzo

    Este tipo se usa generalmente para navegación, juegos y robótica. A través de prueba y error, permite que el algoritmo descubra qué acciones producen las recompensas más altas. El aprendizaje por refuerzo tiene 3 componentes principales: el agente (la decisión o el alumno), el entorno (cualquier cosa con la que el agente se comunique) y las acciones (la capacidad del agente, lo que puede hacer).

Técnicas de aprendizaje automático

Hay alrededor de 10 técnicas de aprendizaje automático y brindan una descripción general, y el bloque de construcción sobre el cual puede continuar construyendo a medida que adquiere sus habilidades y conocimientos de ML. Ellos son:

  1. Regresión
  2. Clasificación
  3. Agrupación
  4. Reducción de dimensionalidad
  5. Métodos de conjunto
  6. Redes neuronales y aprendizaje profundo
  7. Transferencia de aprendizaje
  8. Aprendizaje reforzado
  9. Procesamiento natural del lenguaje
  10. incrustación de palabras

(Lea también: Lista de algoritmos de aprendizaje automático que los expertos deben saber )

Ejemplos de aprendizaje automático

En este mundo altamente modernizado, hay varios ejemplos de ML a nuestro alrededor. Algunos de los ejemplos más comunes incluyen:

  • Detectores de spam para bloquear la entrada de correos electrónicos no deseados en nuestras bandejas de entrada
  • Robots aspirando el suelo mientras dedicamos nuestro tiempo a algo mejor
  • Los sitios web sugieren canciones, películas y productos basados ​​en lo que escuchamos, vimos o compramos antes.
  • Los asistentes digitales buscan en Internet, en respuesta a nuestros comandos, y reproducen canciones.
  • Los sistemas de evaluación de imágenes médicas ayudan a los médicos a detectar tumores que no notaron.
  • Los primeros vehículos autónomos están saliendo a la carretera.

Ventajas del aprendizaje automático

  1. Asistentes digitales: Google Assistant, Amazon Alexa, Apple Siri y otros asistentes digitales con NLP ayudan a impulsar el reconocimiento de voz y el software de conversión de voz a texto.
  2. Recomendaciones: ML genera recomendaciones personalizadas ofrecidas por Spotify, Netflix, Amazon y otros servicios de búsqueda de empleo, entretenimiento, viajes, noticias y venta minorista.

Otros beneficios son:

  1. Detección de fraude
  2. chatbots
  3. La seguridad cibernética
  4. Análisis de imágenes médicas
  5. autos sin conductor
  6. Publicidad contextual en línea

(Lea también: Beneficios del aprendizaje automático en empresas que los CMO deben conocer )

Desafíos del aprendizaje automático

A continuación se presentan algunos desafíos que enfrentan los expertos hoy en día:

  1. Recopilación de datos
  2. No hay suficiente cantidad de datos de entrenamiento
  3. Datos de entrenamiento no representativos
  4. Mala calidad de datos
  5. Características innecesarias en el modelo ML
  6. Formación offline e implantación del modelo
  7. asequibilidad
  8. Implementación que requiere mucho tiempo
  9. Seguridad de datos y datos inaccesibles
  10. Necesidades de infraestructura para pruebas y experimentación.

Futuro del aprendizaje automático

El futuro del aprendizaje automático es sin duda muy brillante. Se ha pronosticado que varios datos biométricos se integrarán con ML para lograr una solución de seguridad integral. Gracias a los avances en la tecnología de Inteligencia Artificial, el reconocimiento biométrico multimodal pronto se logrará en un futuro cercano.

Tendencias de aprendizaje automático

  1. Soluciones de seguridad biométrica impulsadas por IA

    La verificación biométrica ha sido testigo de avances significativos. Es una tendencia emergente de aprendizaje automático que debe tener en cuenta. Un ejemplo de aplicaciones biométricas de aprendizaje automático es Alexa de Amazon. El software ahora puede diferenciar las voces de diferentes hablantes comparando quién está hablando con un perfil de voz predeterminado.

  1. IA conversacional

    A lo largo de 2019 y 2020, la IA ha avanzado a un nivel en el que ahora puede competir con la cognición humana en términos de actividades cotidianas como la escritura. Por ejemplo, los investigadores de OpenAI informan que su creador de texto basado en IA puede crear artículos, poemas e historias realistas.

Otras tendencias de aprendizaje automático son:

  1. IA explicable
  2. IA en la lucha contra el COVID-19
  3. Análisis de IA en predicciones empresariales
  4. Aprendizaje automático automatizado

Pensamientos finales

En conclusión, es necesario comprender cómo combinar los mejores algoritmos con los procesos y herramientas correctos para obtener el máximo valor. Las empresas de varias industrias tienen mucho que ganar al implementar ML en sus procesos comerciales.

Otros recursos útiles:

Aprendizaje profundo versus aprendizaje automático: la diferencia

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Diferencia entre inteligencia artificial y aprendizaje automático

Cómo el aprendizaje automático está mejorando los procesos comerciales