Michael Chen | Estratega de contenido | 25 de noviembre de 2024
El aprendizaje automático se ha convertido en un término común en los últimos años, ya que el concepto pasó de la ciencia ficción a ser un motor clave de cómo las empresas y organizaciones procesan la información. Con el ritmo de creación de datos creciendo exponencialmente, las herramientas de aprendizaje automático son fundamentales para las organizaciones que buscan descubrir patrones, identificar tendencias y trazar el camino más rentable hacia adelante.
¿Qué tan común es el aprendizaje automático? Si has hecho clic en una recomendación de un sitio de comercio electrónico o plataforma de streaming, recibido una notificación sobre posible uso indebido de una tarjeta de crédito, o usado software de transcripción, ya te has beneficiado del aprendizaje automático. Se utiliza en finanzas, salud, mercadeo, comercio minorista y muchas otras industrias para extraer información valiosa de los datos y automatizar procesos.
El aprendizaje automático (ML) es una subcategoría de la inteligencia artificial que se enfoca en construir sistemas que aprenden —y mejoran— a medida que consumen más datos. La inteligencia artificial es un término más amplio que se refiere a sistemas o máquinas que imitan la inteligencia humana. Se suele mencionar al machine learning y a la IA de forma conjunta, y los términos a veces se usan indistintamente, pero no significan lo mismo.
En resumen, todo aprendizaje automático es IA, pero no toda IA es aprendizaje automático.
Conclusiones clave
El aprendizaje automático es una técnica que descubre relaciones previamente desconocidas en los datos al explorar conjuntos de datos potencialmente muy grandes para encontrar patrones y tendencias que van más allá del análisis estadístico simple. El aprendizaje automático usa algoritmos sofisticados que se entrenan para identificar patrones en los datos, creando modelos. Esos modelos pueden usarse para hacer predicciones y clasificar datos.
Ten en cuenta que un algoritmo no es lo mismo que un modelo. Un algoritmo es un conjunto de reglas y procedimientos usados para resolver un problema específico o realizar una tarea particular, mientras que un modelo es el resultado de aplicar un algoritmo a un conjunto de datos.
Antes del entrenamiento, tienes un algoritmo. Después del entrenamiento, tienes un modelo.
Por ejemplo, el aprendizaje automático se utiliza ampliamente en la atención médica para tareas que incluyen análisis de imágenes médicas, análisis predictivo y diagnóstico de enfermedades. Los modelos de aprendizaje automático son ideales para analizar imágenes médicas como resonancias magnéticas, rayos X y tomografías para identificar patrones y detectar anomalías que tal vez no sean visibles para el ojo humano o que un especialista sobrecargado podría pasar por alto. Los sistemas de aprendizaje automático también pueden analizar síntomas, información genética y otros datos del paciente para sugerir pruebas para condiciones como cáncer, diabetes y enfermedades cardiacas.
Las características clave del aprendizaje automático son:
Hay cuatro tipos principales de aprendizaje automático. Cada uno tiene sus propias fortalezas y limitaciones, por lo que es importante elegir el enfoque adecuado para la tarea específica.
El aprendizaje automático por refuerzo, como el no supervisado, usa conjuntos de datos sin etiquetar y permite que los algoritmos evalúen los datos. Sin embargo, el aprendizaje por refuerzo se diferencia en que trabaja hacia un objetivo establecido en lugar de explorar datos para descubrir patrones existentes. Con un objetivo en mente, el algoritmo procede mediante prueba y error. Cada movimiento recibe retroalimentación positiva, negativa o neutral, que el algoritmo usa para perfeccionar su proceso general de toma de decisiones. Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo pueden trabajar a nivel macro hacia el objetivo del proyecto, incluso si eso implica enfrentar consecuencias negativas a corto plazo. De esa manera, el aprendizaje por refuerzo maneja situaciones más complejas y dinámicas que otros métodos, porque permite que el contexto del objetivo del proyecto influya en el riesgo de las decisiones. Enseñar a una computadora a jugar ajedrez es un buen ejemplo. El objetivo general es ganar la partida, pero eso puede requerir sacrificar piezas a medida que avanza el juego.
¿Cuál es mejor para tus necesidades? Elegir un enfoque supervisado o uno de los otros tres métodos depende normalmente de la estructura y volumen de tus datos, el presupuesto y las horas que puedas dedicar al entrenamiento, y el caso de uso al que quieras aplicar el modelo final. Fallar en una sugerencia de blusa para combinar con una falda puede no importar. Pasar por alto un tumor, sí.
Como su nombre lo indica, el aprendizaje automático funciona creando modelos estadísticos computarizados que se refinan para un propósito específico evaluando datos de entrenamiento, en lugar del enfoque clásico en el que los programadores desarrollan un algoritmo estático que intenta resolver un problema. A medida que los conjuntos de datos se procesan a través del modelo de ML, la salida resultante se evalúa en cuanto a precisión, lo que permite a los científicos de datos ajustar el modelo mediante una serie de variables establecidas, llamadas hiperparámetros, y variables ajustadas algorítmicamente, llamadas parámetros de aprendizaje.
Como el algoritmo se ajusta mientras evalúa datos de entrenamiento, el proceso de exposición y cálculo con nuevos datos entrena al algoritmo para que mejore en su tarea. El algoritmo es la parte computacional del proyecto, mientras que el término “modelo” es un algoritmo entrenado que puede usarse en casos reales.
El alcance, los recursos y los objetivos de los proyectos de aprendizaje automático determinarán el camino más adecuado, pero la mayoría involucra una serie de pasos.
1. Reunir y compilar datos
Entrenar modelos de ML requiere muchos datos de alta calidad. Encontrarlos a veces es difícil, y etiquetarlos, si es necesario, puede requerir muchos recursos. Después de identificar posibles fuentes de datos, evalúalas para determinar su calidad general y alineación con los recursos existentes de integración/repositorio de datos del proyecto. Esas fuentes forman la base de entrenamiento de un proyecto de aprendizaje automático.
2. Selecciona un algoritmo apropiado para obtener el modelo deseado
Dependiendo de si el proyecto planea usar aprendizaje supervisado, no supervisado o semisupervisado, los científicos de datos pueden seleccionar los algoritmos más apropiados. Por ejemplo, un proyecto más simple con un conjunto de datos etiquetado puede usar un árbol de decisión, mientras que el agrupamiento —dividir muestras de datos en grupos de objetos similares— requiere más recursos de cómputo, ya que el algoritmo trabaja sin supervisión para determinar el mejor camino hacia un objetivo.
3. Refina y prepara los datos para el análisis
Es probable que los datos entrantes no estén listos para usarse. La preparación de datos limpia los conjuntos para asegurar que todos los registros puedan procesarse fácilmente durante el entrenamiento. La preparación incluye una serie de tareas de transformación, como establecer formatos de fecha y hora, unir o separar columnas según sea necesario y definir otros parámetros de formato, como los dígitos significativos aceptables en datos de números reales. Otras tareas clave incluyen eliminar registros duplicados, también llamado "desduplicación" de datos, e identificar y posiblemente eliminar valores atípicos.
4. Entrena el modelo
Una vez seleccionado el modelo final deseado, comienza el proceso de entrenamiento. En el entrenamiento, se alimenta al algoritmo con un conjunto de datos curado, ya sea etiquetado o no. En las primeras ejecuciones, los resultados pueden no ser buenos, pero los científicos de datos ajustan lo necesario para mejorar el rendimiento y aumentar la precisión. Luego se le muestra nuevamente datos al algoritmo, generalmente en mayores cantidades para afinarlo con más precisión. Cuantos más datos vea el algoritmo, mejor será el modelo final para ofrecer los resultados deseados.
5. Evalúa el rendimiento y la precisión del modelo
Después de que el modelo ha sido entrenado con suficiente precisión, es momento de darle datos que no ha visto para probar su desempeño. A menudo, los datos usados para pruebas son un subconjunto del conjunto de entrenamiento reservado para después del entrenamiento inicial.
6. Ajusta y mejora los parámetros del modelo
El modelo probablemente ya esté cerca de la implementación. Las ejecuciones con conjuntos de datos de prueba deberían producir resultados muy precisos. Las mejoras se logran mediante entrenamiento adicional con datos específicos —a menudo únicos de las operaciones de una empresa— para complementar los datos generalizados usados en el entrenamiento original.
7. Lanza el modelo
Con los resultados optimizados, el modelo ahora está listo para enfrentar datos no vistos en su uso normal en producción. Cuando el modelo está en vivo, los equipos del proyecto recopilan datos sobre cómo se desempeña este en escenarios reales. Esto puede hacerse mediante la supervisión de métricas clave de rendimiento, como la precisión, la corrección general de las predicciones del modelo, la recuperación y la proporción de observaciones positivas correctamente predichas. También considera cómo las predicciones del modelo están afectando los resultados del negocio sobre el terreno —¿están generando valor, ya sea en un aumento en las ventas de blusas o en mejores diagnósticos?
Realizar auditorías y revisiones periódicas del desempeño del modelo puede ayudarte a identificar problemas o distorsiones que puedan haber surgido tras la implementación y son esenciales para asegurar que el modelo funcione eficazmente y cumpla con los objetivos deseados.
Los algoritmos son la parte computacional de un proyecto de aprendizaje automático. Una vez entrenados, los algoritmos producen modelos con una probabilidad estadística de responder a una pregunta o lograr un objetivo. Ese objetivo puede ser encontrar ciertas características en imágenes, como “identifica todos los gatos”, o detectar anomalías en datos que podrían indicar fraude, spam o una falla en una máquina. Otros algoritmos pueden intentar hacer predicciones, como qué artículos de ropa podría gustarle también a una compradora con base en lo que ya tiene en su carrito.
Algunos de los algoritmos más comunes en el aprendizaje automático son los siguientes:
Más allá de las redes neuronales
El aprendizaje automático utiliza una gran variedad de algoritmos. Aunque los mencionados arriba son los más populares, aquí tienes cinco algoritmos menos comunes pero aún útiles.
Impulso de gradiente (gradient boosting) | Crea modelos de forma secuencial enfocándose en los errores previos en la secuencia. Útil para detección de fraudes y spam. |
Vecinos más cercanos (KNN) | Un modelo simple pero efectivo que clasifica puntos de datos con base en las etiquetas de sus vecinos más cercanos en los datos de entrenamiento. |
Análisis de componentes principales (PCA) | Reduce la dimensionalidad de los datos al identificar las características más significativas. Es útil para visualización y compresión de datos, por ejemplo, en detección de anomalías. |
Q-learning | Emplea un agente que aprende mediante prueba y error, recibiendo recompensas por acciones deseadas y penalizaciones por movimientos incorrectos. |
Máquinas de vectores de soporte (SVM) | Crea un hiperplano para separar de manera efectiva puntos de datos que pertenecen a distintas clases, como en la clasificación de imágenes. |
El aprendizaje automático permite a las organizaciones extraer conocimientos de sus datos que de otro modo podrían no descubrir. Algunos de los beneficios más comunes de integrar aprendizaje automático en los procesos incluyen los siguientes:
Los proyectos de aprendizaje automático son tan efectivos como el sistema y los recursos con los que se construyen. Eso resalta la necesidad de invertir en una planificación y preparación adecuadas.
Estos son algunos de los desafíos más comunes que enfrentan los proyectos de aprendizaje automático:
El aprendizaje automático puede proporcionar beneficios significativos para casi cualquier industria y cualquier departamento dentro de una organización. Si hay cifras que analizar y existen datos, el aprendizaje automático ofrece una forma de aumentar la eficiencia y generar nuevas formas de interacción. Estos son algunos casos de uso comunes del aprendizaje automático en diversas industrias:
El aprendizaje automático en Oracle Database ofrece un conjunto de funcionalidades y características para acelerar el proceso de aprendizaje automático. Al mantener los datos dentro de la base de datos, puedes simplificar tu flujo de trabajo y aumentar la seguridad mientras aprovechas más de 30 algoritmos integrados de alto rendimiento; compatibilidad con lenguajes populares como R, SQL y Python; capacidades automatizadas de aprendizaje automático; e interfaces sin necesidad de código.
Para organizaciones con grandes conjuntos de datos, el aprendizaje automático dentro de la base de datos con HeatWave MySQL elimina la necesidad de mover los datos a un sistema separado para el aprendizaje automático, lo cual puede ayudarte a aumentar la seguridad, reducir costos y ahorrar tiempo. HeatWave AutoML automatiza el ciclo de vida del aprendizaje automático, incluida la selección de algoritmos, el muestreo inteligente de datos para el entrenamiento, la selección de características y el ajuste, lo que a menudo ahorra aún más tiempo y esfuerzo.
La recompensa del aprendizaje automático es la capacidad de analizar e interpretar grandes cantidades de datos de forma rápida y precisa. Una vez entrenados, los modelos de aprendizaje automático pueden identificar en segundos o minutos patrones, tendencias y hallazgos que a las personas les tomaría semanas detectar, o que podrían nunca salir a la luz. El resultado es una toma de decisiones más informada, una mejor resolución de problemas y la posibilidad de hacer predicciones basadas en datos. Además, los modelos de aprendizaje automático pueden automatizar procesos repetitivos, ahorrando tiempo y recursos. El aprendizaje automático está alcanzando su potencial para revolucionar el lugar de trabajo e impulsar la innovación.
El aprendizaje automático es la clave para desbloquear el valor de tus datos, y el primer paso en un programa exitoso de inteligencia artificial.
¿Cuál es la diferencia entre IA y ML?
La inteligencia artificial es el nombre que se le da al amplio campo de la computación que se enfoca en construir y perfeccionar sistemas que piensen como humanos. El aprendizaje automático es un subconjunto de este campo que se enfoca específicamente en el aspecto computacional del proceso de aprendizaje. Los dos términos se usan a menudo de forma intercambiable y enfrentan desafíos similares, pero existen por separado a pesar de esa conexión.
¿Cuáles son los cuatro tipos principales de aprendizaje automático?
Los cuatro tipos de aprendizaje automático son:
¿Es difícil aprender aprendizaje automático?
Como cualquier habilidad técnica, aprender los entresijos del aprendizaje automático es un proceso iterativo que requiere tiempo y dedicación. Un buen punto de partida es tener una base en lenguajes de programación como Python o R, junto con un conocimiento de estadística. Muchos de los elementos que intervienen en la evaluación de los resultados del aprendizaje automático requieren comprender conceptos estadísticos como regresión, clasificación, ajuste y parámetros.
¿Cuál es un ejemplo de aprendizaje automático?
Uno de los ejemplos más comunes de aprendizaje automático es un motor de sugerencias. En el comercio electrónico, esto se ve como una sugerencia de productos “también te puede gustar...”. En medios de transmisión de video, esto se ve como ideas de qué ver a continuación. En estos casos, el algoritmo toma el historial del usuario y genera predicciones sobre lo que puede resultarle interesante; y cuanta más información proporcione la persona, más puede afinar el algoritmo sus predicciones.