Conceptos básicos del aprendizaje automático: lo que necesita saber

Puede que no te des cuenta, pero el aprendizaje automático está presente en nuestra vida cotidiana, desde las capacidades de reconocimiento de voz de los asistentes virtuales en nuestros teléfonos y otros dispositivos hasta los programas que vemos en Netflix o los videos que nos recomiendan en YouTube.

El marketing también está haciendo un uso extensivo de esto a medida que crece el big data y cada vez más científicos de datos trabajan en estos algoritmos. Algo de esto puede parecerle griego, pero no se preocupe, lo guiaremos a través de los conceptos básicos del aprendizaje automático.

Definición de aprendizaje automático

El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial (IA) y la informática que permite que las máquinas "aprendan" de los datos. Aprender en este contexto significa identificar patrones complejos en millones de puntos de datos, compararlos e intentar reproducir la forma en que los humanos adquieren conocimientos y resuelven problemas. Este proceso se lleva a cabo mediante algoritmos que revisan los datos y son capaces de predecir comportamientos futuros. Con el tiempo, estos algoritmos y sistemas aprenderán y mejorarán de forma autónoma.

La forma en que funciona un algoritmo de aprendizaje automático es la siguiente: después de una entrada de datos inicial, el algoritmo clasifica la información y produce una estimación sobre los posibles patrones en los datos. Estas predicciones serán evaluadas por el algoritmo a través de una función de error que verifica la precisión del modelo. Para hacer esto, el algoritmo comparará diferentes muestras y luego trabajará en la evaluación y optimización de los procesos para mejorar la precisión de las predicciones.

Aprendizaje automático frente a IA

El aprendizaje automático y la IA tienen una conexión muy fuerte, pero también tienen responsabilidades diferentes. La IA tiene como objetivo crear un sistema informático inteligente para simular el comportamiento humano y resolver problemas complejos, mientras que el aprendizaje automático es realmente una rama de la IA que permite que las máquinas aprendan del procesamiento de datos para que puedan ofrecer resultados precisos. AI está trabajando para crear un sistema inteligente que pueda realizar varias tareas complejas. El aprendizaje automático, por otro lado, busca crear máquinas que puedan realizar solo aquellas tareas específicas para las que están capacitadas.

También es importante tener en cuenta el aprendizaje profundo y las redes neuronales aquí, ya que son dos aspectos clave en el aprendizaje automático. Básicamente, el aprendizaje profundo es una subcategoría de las redes neuronales, que son una subcategoría del aprendizaje automático. El aprendizaje profundo automatiza gran parte de la extracción de datos del proceso, mientras que las redes neuronales son una serie de algoritmos modelados a partir del cerebro humano que pretenden imitar el razonamiento humano. En resumen, las redes neuronales ayudan a las computadoras a crear IA a través del aprendizaje profundo.

Las capacidades de la IA y el aprendizaje automático son numerosas, pero centrémonos en algunas que están vinculadas a nuestro día a día.

• Predecir tendencias y patrones , recomendar productos o mostrar anuncios de acuerdo con las búsquedas, los gustos y las interacciones de una persona.
• Reconocimiento de voz y comprensión del lenguaje , como cuando le pedimos a un dispositivo que reproduzca música o haga una llamada telefónica.
• Procesamiento de video e imagen. Por ejemplo, cuando Facebook identifica automáticamente las caras en una imagen y sugiere personas para etiquetar.
• Análisis de sentimiento , que se refiere a analizar las opiniones de las personas sobre los productos y brindar información al proveedor.

3 tipos de aprendizaje automático

Podemos dividir el aprendizaje automático en tres categorías: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo.

Aprendizaje supervisado

Esta es la aplicación más común para el aprendizaje automático. Los algoritmos de aprendizaje supervisado basan su aprendizaje en conjuntos de datos de entrenamiento previamente etiquetados. Etiquetar aquí significa que para cada punto de un conjunto de datos de entrenamiento conocemos el valor de su atributo de destino. Esto permite que el algoritmo "aprenda" una función capaz de predecir el atributo de destino para un nuevo conjunto de datos.

Los ejemplos etiquetados se presentan al algoritmo uno a la vez, y el algoritmo debe hacer una predicción. Luego, el supervisor humano verifica cada predicción hecha por el algoritmo y determina si fue correcta o no. Este proceso se repite varias veces hasta que el algoritmo puede predecir por sí mismo la relación entre los ejemplos y sus etiquetas. Una vez hecho esto, el algoritmo podrá trabajar con nuevos ejemplos y predecir etiquetas para ellos.

El ejemplo más simple de esto es la clasificación de spam/no spam en los correos electrónicos. Primero, se le da a la máquina un conjunto de ejemplos de lo que es correo basura y lo que no lo es y cómo diferenciarlos por el bien del usuario. Eventualmente, podrá ordenar los correos electrónicos en las dos carpetas de forma autónoma.

Aprendizaje sin supervisión

El aprendizaje no supervisado es lo opuesto al aprendizaje supervisado. Aquí, los algoritmos basan su proceso de entrenamiento en un conjunto de datos sin etiquetas previamente definidas. El aprendizaje no supervisado se basa en tareas de agrupación, también llamadas clustering, donde el objetivo es encontrar grupos similares en el conjunto de datos. En otras palabras, se proporciona un conjunto de datos y herramientas al algoritmo para que identifique las propiedades de la información por sí mismo y las clasifique de manera que los humanos u otras máquinas puedan entenderlas.

Un ejemplo son las listas de recomendados en plataformas como HBO, Amazon o Netflix. Cuando ves un programa o una película, la plataforma recopila esos datos y características para encontrar otros programas y películas similares que puedan interesarte.

Aprendizaje reforzado

Este método es muy diferente. No utiliza etiquetas en absoluto; en cambio, el algoritmo aprende por prueba y error a medida que se desarrolla. El software aprende de sus errores con cada acción que realiza, mejorando así la calidad del método. El aprendizaje por refuerzo tiene cuatro elementos esenciales: un agente (el programa que se está entrenando), un ambiente (el ecosistema), una acción (un conjunto de acciones del agente) y una recompensa (la evaluación de la acción, positiva o negativa). Los videojuegos utilizan mucho este sistema de prueba y error y son un gran ejemplo de aprendizaje por refuerzo.

Esperamos que esta breve introducción al aprendizaje automático haya sido útil para explicar los conceptos básicos y brindarle una imagen más clara de este tema. Aunque puede ser complicado, también es esencial hoy en día, ya que juega un papel importante en el mundo del marketing. Si no nos crees, ¡pregúntale a Alexa!