¿Qué es el machine learning?

¿Qué es el machine learning?

Los primeros algoritmos de machine learning se elaboraron en 1950. El machine learning, o aprendizaje automático, es a la vez una tecnología y una ciencia (Data Science) que permite a un ordenador realizar un proceso de aprendizaje sin haber sido programado a tal efecto. El objetivo de esta técnica, relacionada con el ámbito de la inteligencia artificial (IA), es identificar «patterns» (patrones de repeticiones estadísticas) y extraer predicciones estadísticas basadas en ellos. La minería de datos (perforación o registro de datos), que consiste en la extracción de información en una gran cantidad de datos, sirve de materia prima al machine learning para que ponga de relieve los esquemas para la predicción estadística. Por eso el big data (conjunto de datos producidos y almacenados) es indisociable del machine learning. Cuanto más grande sea el conjunto de patrones, más precisas serán las predicciones.

De forma más precisa, el algoritmo de aprendizaje aplicado permite que el ordenador sea más preciso en su análisis y sus respuestas, al basarse en datos empíricos procedentes de la base de datos asociada. Así pues, el machine learning representa un modelo de aprendizaje de oportunidad para los profesionales, ya que permite aprovechar la información generada por su clientela o su actividad. La inteligencia artificial representa, por tanto, un gran desafío si quieren sacar su máximo partido.

Existen varios tipos de aprendizaje en función de los datos disponibles durante la fase de aprendizaje. Si ya se conoce la respuesta a la tarea definida, podemos decir que los datos están etiquetados. En este caso, hablamos de un aprendizaje supervisado. Dependiendo de la naturaleza de los datos, si son discretos o continuos, se habla de clasificación o regresión. Si el aprendizaje se desarrolla paso a paso, con un sistema de recompensa para cada tarea efectuada correctamente, se trata de un aprendizaje por refuerzo. El caso más frecuente de aprendizaje es el aprendizaje no supervisado, que consiste en una investigación sin etiquetas. El objetivo es predecir un resultado sin tener respuestas conocidas de antemano.

Tipos de aprendizaje automático: dos enfoques

Machine learning supervisado

El machine learning supervisado es un tipo de aprendizaje automático en el que un modelo se entrena en un conjunto de datos con etiquetas. Esto significa que cada ejemplo del conjunto de datos tiene una entrada (o característica) y una salida correspondiente (o etiqueta). El objetivo es aprender una función que, a partir de las características de entrada, predice correctamente las etiquetas de salida para los datos nuevos.

El proceso básico del machine learning supervisado es el siguiente.

1. Recopilación de datos: Recopilar un conjunto de datos con ejemplos etiquetados.
2. División de datos: separe los datos en conjuntos de entrenamiento y pruebas.
3. Entrenamiento: utilice el conjunto de entrenamiento para aprender un modelo que conecte las características de entrada con las etiquetas de salida.
4. Validación y pruebas: evalúe el rendimiento del modelo en el conjunto de pruebas para comprobar su precisión y su capacidad de generalización.

El machine learning supervisado se utiliza en varios tipos de actividad: para la clasificación (por ejemplo, para determinar una categoría como el spam) o para predecir un valor numérico (por ejemplo, para estimar el precio de una casa en función de sus características).

El aprendizaje supervisado se utiliza en muchas aplicaciones prácticas: reconocimiento de voz, detección de fraude y sistemas de recomendación.

Machine learning no supervisado

El machine learning no supervisado es un tipo de aprendizaje automático en el que un modelo se entrena en datos no etiquetados. A diferencia del aprendizaje supervisado, no hay salidas predefinidas. El objetivo es encontrar estructuras o patrones ocultos en los datos.

Principales tipos de aprendizaje no supervisado:

• clustering (agrupación): dividir los datos en grupos o clusters basados en similitudes (por ejemplo, agrupar clientes y clientes con comportamientos de compra similares);
• Reducir la dimensionalidad: simplificar los datos reduciendo el número de características conservando al mismo tiempo la información esencial (por ejemplo, el método de los componentes principales o BCP).

Ejemplos comunes de uso de machine learning no supervisado:

• segmentación de clientes: identificar grupos de clientes y clientes con comportamientos o características similares;
• Detección de anomalías: Detección de datos inusuales que no siguen el comportamiento general (por ejemplo, detectar transacciones fraudulentas).

El aprendizaje no supervisado es útil para explorar datos y descubrir patrones o relaciones sin necesidad de conocimientos previos sobre etiquetas o resultados esperados.

¿Cuáles son los usos del machine learning?

La potencia y el atractivo del machine learning radica en su capacidad para tratar enormes volúmenes de datos, imposibles de procesar por el cerebro humano. Los sectores que recopilan una gran cantidad de datos necesitan una solución capaz de procesar estos datos y de extraer información comprensible que permita adoptar decisiones coherentes. El análisis predictivo de estos datos permite prever situaciones específicas, y ahí es donde el machine learning cobra todo su interés. Tomemos el ejemplo del sector financiero: el aprendizaje automático permite detectar fraudes, comportamientos conflictivos y otros elementos clave para el funcionamiento de las instituciones financieras.

Los cada vez más numerosos datos transaccionales que generamos también permiten que las empresas se dirijan de forma más precisa a sus clientes en función de sus pautas de compra, identificando las repeticiones. La información que buscamos y los sitios web que visitamos también generan datos que pueden ser utilizados por el machine learning para definir nuestras preferencias. Por lo tanto, es evidente que esta técnica de tratamiento de datos, sin necesidad de la intervención humana, constituye una gran ventaja para las empresas que desean sacar partido de la gran cantidad de información a su disposición. Es muy poco probable que una persona pueda sacar partido a toda esta información, dada la enorme cantidad de datos que debe procesar. Consideremos, por ejemplo, las grandes empresas pertenecientes a los GAFAM: la implantación de la IA y del machine learning en sus procesos se ha convertido en una necesidad, debido al flujo de datos explotable que generan.

Con un aumento constante de la producción de datos, cada vez son más las empresas que integran estas tecnologías en su infraestructura para poder aprovechar mejor la información a su disposición. Los objetos conectados, por ejemplo, están cada vez más presentes en nuestra vida diaria. En 2019, más de 8.000 millones de objetos conectados se habían integrado en nuestra empresa, permitiendo recopilar más datos sobre nuestro ritmo de vida, nuestro consumo, nuestros hábitos, basados en nuestro reconocimiento de voz. Todo esto se traduce en una masa de información crítica para las empresas: el machine learning permite identificar aquellos elementos pertinentes que deben utilizarse. Como podemos ver, el desafío es enorme. Las aplicaciones para nuestra sociedad moderna son también múltiples: reconocimiento facial, coches autónomos, robótica, casas inteligentes...: la clave consiste en saber utilizar correctamente esta potente herramienta. Esta tecnología no se dirige únicamente a los equipos de desarrollo con experiencia en el ámbito de la IA. sino que cada vez son más las empresas que se lanzan a la aventura del machine learning, eligiendo soluciones llave en mano adaptadas a sus objetivos.

Cómo funciona el machine learning

El machine learning se basa fundamentalmente en «la experiencia»: el ordenador recopila una gran cantidad de datos que utiliza posteriormente para analizar situaciones y anticiparlas. El objetivo es que la máquina pueda configurarse por sí misma con un «plan interno» que permita identificar los elementos clave en los que debe centrarse. Para ello, deberá «experimentar» con diferentes ejemplos y pruebas para poder avanzar: de ahí que hablemos de aprendizaje.
Para ello, el ordenador necesita datos de aprendizaje con los que entrenarse. Así pues, la exploración de datos constituye la base del funcionamiento del machine learning. Estos datos se conocen como datos de entrenamiento o «training data set». Asimismo, es necesario contar con un software y algoritmos de análisis adecuados. Por último, necesitará un entorno de despliegue, generalmente un servidor adaptado a las necesidades de cálculo requeridas. Existen distintos tipos de aprendizaje, que pueden variar en función del conocimiento de la respuesta que se busca, del tipo de datos analizados, del entorno de datos en cuestión y del tipo de acción analítica realizada (estadísticas, comparaciones, reconocimiento de imágenes, etc.). Los algoritmos de aprendizaje y la potencia de cálculo requerida también difieren en función de la tarea que se realiza.

El aprendizaje del ordenador puede dividirse en dos partes: la primera consiste en la elaboración del modelo a partir del conjunto de datos de prueba, también conocidos como «datos de observación». Esta primera parte permite definir la tarea que queremos tratar (detectar la presencia de un elemento en una fotografía, identificar una reincidencia estadística, responder a la señal de un sensor, etc.). Es lo que se conoce como fase de prueba o «de entrenamiento». La siguiente etapa es la puesta en producción del modelo, que puede optimizarse con nuevos datos. Aunque algunos sistemas pueden continuar su fase de aprendizaje durante la fase de producción, es necesario obtener «feedbacks» sobre los resultados producidos para poder garantizar la optimización del modelo y el correcto comportamiento de la máquina. Otros sistemas pueden seguir aprendiendo por sí solos y volverse autónomos.

Así pues, si se respetan al máximo estos criterios, el algoritmo de predicción será más preciso y el análisis, más pertinente. Una vez que haya definido el proyecto de aprendizaje automático y que las bases de datos estén listas, ¡podrá empezar a sacar el máximo partido al machine learning!

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