El machine learning es una clase de métodos para construir automáticamente modelos a partir de datos. Utilizando las relaciones derivadas del conjunto de datos de entrenamiento, estos modelos son capaces de hacer predicciones para datos no vistos anteriormente. Los algoritmos de machine learning, o aprendizaje automático, se encargan de convertir un conjunto de datos en un modelo. Los distintos tipos de algoritmos aprenden de forma diferente (aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, aprendizaje por refuerzo) y realizan distintas funciones (clasificación, regresión, procesamiento del lenguaje natural, etc.).
El algoritmo que se elija dependerá del tipo de problema de aprendizaje automático que se intente resolver, de los recursos informáticos disponibles y del tipo de conjunto de datos (por ejemplo, etiquetado o sin etiquetar). En general, los algoritmos de machine learning se utilizan para problemas de clasificación o predicción. Cuando un modelo se ajusta a un conjunto de datos, aprende de los datos reconociendo patrones en los mismos.
Recuerda que los algoritmos de aprendizaje automático son distintos de los modelos de aprendizaje automático, aunque estos términos a menudo se utilizan indistintamente. Un modelo en el aprendizaje automático es el resultado de un algoritmo de aprendizaje automático aplicado a un conjunto de datos. El modelo representa lo que el algoritmo ha aprendido de los datos: las reglas, los números y otras estructuras de datos específicas del algoritmo necesarias para hacer predicciones.
En el mundo real, los algoritmos de aprendizaje automático se aplican a conjuntos de datos masivos para realizar una serie de tareas predictivas, como el apoyo a los motores de recomendación, la detección de spam y fraude, la evaluación de riesgos, la clasificación de imágenes y textos, el procesamiento del lenguaje natural, el análisis de sentimientos, etc.
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¿Cuáles son los 3 tipos de algoritmos del Machine Learning?
Los algoritmos de aprendizaje automático pueden programarse para aprender de los datos de diferentes maneras. Los tipos más comunes de algoritmos de machine learning son el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje reforzado.
1. Aprendizaje supervisado
Los algoritmos de aprendizaje supervisado aprenden mediante el ejemplo. El programador proporciona al algoritmo de aprendizaje automático un conjunto de datos conocido que contiene las entradas y salidas deseadas (por ejemplo, imágenes de entrada y sus etiquetas asociadas), y el algoritmo determina cómo llegar a la salida deseada (conocida como verdad básica) mediante la identificación de patrones en los datos de entrenamiento.
El algoritmo aprende de estas observaciones, hace predicciones basadas en los datos de prueba y es corregido por el programador. Al final, el programador selecciona el modelo o la función que mejor describe los datos de entrenamiento y proporciona la mejor estimación de la salida. El aprendizaje supervisado es útil para la clasificación de imágenes, la regresión y la predicción.
2. Aprendizaje no supervisado
Los algoritmos de aprendizaje no supervisado realizan predicciones a partir de datos no etiquetados en los que no existe una verdad básica o una salida conocida. Los algoritmos de aprendizaje no supervisado pueden descubrir patrones ocultos o agrupaciones de datos para analizar y agrupar conjuntos de datos no etiquetados, lo que los convierte en la solución ideal para el análisis exploratorio de datos. El algoritmo clasifica, etiqueta y/o agrupa puntos de datos sin intervención humana.
El aprendizaje no supervisado puede realizar tareas de minería de datos más complejas que los algoritmos de aprendizaje supervisado, pero también es más impredecible y puede añadir categorías y etiquetas en función de su interpretación de los datos de entrenamiento. Este tipo de algoritmo, cuya lógica no puede explicarse en un lenguaje sencillo, se denomina caja negra. El aprendizaje no supervisado es útil para la segmentación de clientes, la detección de anomalías en el tráfico de red y la recomendación de contenidos.
3. Aprendizaje por refuerzo
Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo siguen un proceso de aprendizaje regimentado de prueba y error. Al algoritmo se le da un conjunto de acciones, parámetros y valores similares a las restricciones a las que se enfrentan los jugadores en un juego. A continuación, el algoritmo trata de explorar diferentes opciones y posibilidades dentro de estas reglas predefinidas -una estrategia para ganar el juego, por así decirlo-, mientras controla y evalúa los resultados para encontrar la mejor solución al problema.
Para programar el algoritmo para que haga lo que quiere, la IA recibe recompensas o castigos por las acciones que realiza como señales de comportamiento positivo y negativo a través de un bucle de retroalimentación acción-recompensa. El objetivo del algoritmo es encontrar un modelo de acción apropiado que maximice la recompensa total. El algoritmo aprende de los errores pasados (castigos) y adapta su enfoque a la situación que se presenta para lograr el mejor resultado posible. El aprendizaje por refuerzo se utiliza en vehículos autónomos, motores de recomendación, desarrollo de juegos, robótica y mucho más.
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