¿Te has estado preguntando qué es el aprendizaje automático? ¿Quieres saber cómo aprender aprendizaje automático?
Hablemos de aplicaciones que aprenden de la experiencia y mejoran su toma de decisiones o precisión predictiva con el tiempo. Sí, los dispositivos son cada vez más inteligentes. Los emprendedores inteligentes toman decisiones inteligentes. Integran el aprendizaje automático y la Inteligencia Artificial para fortalecer su nicho, desde robots complejos hasta autorespondedores inteligentes.
¿Aprendizaje automático? ¿Por qué importa y cuál es todo este alboroto? ¿Puede el aprendizaje automático mejorar aún más tus ingresos?
¡SÍ! Obtén una ventaja sobre tu competencia. Esta publicación te dará todo lo que necesitas saber, así como cómo aprender sobre el aprendizaje automático y la IA. También responderá a la pregunta ¿Qué es el aprendizaje automático?
En las próximas líneas, hablaremos de detalles que te ayudarán a responder a la pregunta «¿Qué es el aprendizaje automático?».
¿Qué es el Aprendizaje Automático?
Aquí arrojaremos más luz sobre la pregunta ¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es un subconjunto de la Inteligencia Artificial que permite a un sistema aprender y tomar decisiones a partir de la experiencia sin programación explícita.
Existen algoritmos para hacer que la computadora sea lo suficientemente inteligente como para tomar decisiones basadas en datos sin ninguna intervención humana.
Un algoritmo es un conjunto de reglas o procesos que una computadora debe seguir en las operaciones de resolución de problemas. Estos algoritmos están diseñados para identificar patrones en grandes cantidades de datos y utilizar estos patrones para tomar decisiones y predicciones mediante el aprendizaje automático.
Hay varios ejemplos de aprendizaje automático a nuestro alrededor:
Si compraste, buscaste o incluso hablaste de algo con tu teléfono, los sitios web te recomendarán productos, películas y canciones basadas en ese artículo gracias al aprendizaje automático.
Algunos robots aspirarán tus pisos sin tu ayuda utilizando técnicas de aprendizaje automático.
Tu proveedor de correo electrónico te ayuda a enviar los correos no deseados a la carpeta de spam a través del aprendizaje automático.
Los médicos pueden detectar tumores a partir de sistemas de análisis de imágenes médicas basados en el aprendizaje automático.
Y sí, seguramente has oído hablar de los coches autónomos, una de las aplicaciones más avanzadas del aprendizaje automático.
Vienen más innovaciones. Los macrodatos son cada vez más grandes. Ahora hay computadoras más potentes y asequibles, y más científicos de datos están manejando y desarrollando algoritmos más capaces. Aprender sobre el aprendizaje automático seguirá aportando una mayor eficiencia a nuestra vida cotidiana.
¿Aprendizaje Automático (ML) o Inteligencia Artificial (IA)?
Iremos un paso más allá y te guiaremos a través de la respuesta a la pregunta sobre «¿Qué es el aprendizaje automático?».
Mucha gente confunde la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático. Son diferentes. La Inteligencia Artificial es la capacidad de una máquina para realizar tareas comúnmente realizadas por humanos.
Por lo tanto, la IA permite a las máquinas ejecutar tareas imitando «inteligentemente» a los humanos. El aprendizaje automático es otra rama de la Inteligencia Artificial. Es cómo la máquina aprende de los datos que se le introducen como algoritmos.
El núcleo de un sistema basado en IA es su modelo. Un modelo es un programa que mejora su conocimiento a través de un proceso de aprendizaje (algoritmos). Cuando se proporcionan datos como ejemplo a la computadora para tomar decisiones sobre nuevos datos, el tipo de modelo se clasifica como aprendizaje supervisado.
Lo opuesto a eso es el Modelo de aprendizaje no supervisado. Aprenderemos mejor sobre estas categorías del aprendizaje automático.
Una aplicación popular del aprendizaje automático que se está utilizando recientemente a nivel mundial es el reconocimiento de imágenes. Las aplicaciones que reconocen imágenes primero son «entrenadas». Los científicos de datos ejecutan muchas imágenes a través del sistema y le dicen a la computadora qué hay en cada foto.
Después de varios miles de repeticiones, la aplicación aprende los patrones de píxeles. Identifica los patrones para atribuirlos como imágenes de caballos, perros, gatos, flores, árboles, etc., mediante el aprendizaje automático.
Muchas empresas basadas en Internet utilizan el aprendizaje automático para potenciar sus motores de sugerencias. Por ejemplo, el ML permite a Facebook decidir qué mostrar en tu নিউজফিড, a Netflix sugerir películas que te gusta ver y a Amazon destacar productos que quizás quieras comprar. Todos se basan en predicciones de patrones en los datos existentes del sistema, gracias al aprendizaje automático.
Espero que hasta ahora estés obteniendo información sobre la pregunta «¿Cómo funciona el aprendizaje automático?».
Hablemos sobre cómo aprender aprendizaje automático.
Entonces, ¿cómo funciona el aprendizaje automático?
Cómo Funciona el Aprendizaje Automático
Todo lo que te enseña cómo aprender aprendizaje automático comienza con el entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático, diciéndole a la computadora una función en su lenguaje.
El «entrenamiento» requiere que el especialista desarrolle una función matemática que pueda modificar repetidamente sus propias operaciones hasta que pueda predecir con precisión los resultados de un nuevo conjunto de datos mediante el aprendizaje automático.
El aprendizaje automático utiliza procesos similares a los de la minería de datos. Decimos que los algoritmos están escritos en lenguaje informático. En otras palabras, aquí hay una expresión matemática que puede ayudar aún más a comprender el aprendizaje automático.
Describamos el algoritmo en términos de una función objetivo (f) y digamos que mapea una variable de entrada (x) a una variable de salida (y).
Esto se representaría como:
y = f(x)
Ahora, habrá un margen de error. Llamémoslo e. Es la parte independiente de la variable de entrada x.
y = f(x) + e
Para construir una aplicación (o modelo) de aprendizaje automático, un científico de datos debe seguir cuatro pasos básicos. Los científicos de datos suelen trabajar en estrecha colaboración con los dueños de negocios a los que servirá la máquina. Este es el primer paso para aprender cómo funciona el aprendizaje automático.
Paso 1: Seleccionar y preparar un conjunto de datos de entrenamiento para el aprendizaje automático
¿Qué son los datos de entrenamiento en el aprendizaje automático? Es un conjunto de datos que representa los datos que se introducirán en el modelo de aprendizaje automático para resolver el problema para el que está diseñado.
Los datos pueden estar etiquetados o no etiquetados. Los datos de entrenamiento deben prepararse adecuadamente, eliminar duplicados, aleatorizarse y verificarse en busca de desequilibrios o sesgos que puedan afectar el entrenamiento del aprendizaje automático. Los datos deben presentarse como dos subconjuntos:
El subconjunto de entrenamiento para entrenar la aplicación de aprendizaje automático y El subconjunto de evaluación para probar y refinar la máquina de aprendizaje automático.
Paso 2: Elegir el algoritmo para ejecutar en el conjunto de datos de entrenamiento para el aprendizaje automático
Como dijimos anteriormente, un algoritmo es un proceso o conjunto de reglas que una computadora debe seguir en las operaciones de resolución de problemas. El tipo de algoritmo que elija el científico de datos depende del problema que se deba resolver mediante el aprendizaje automático.
Estos son los tipos más comunes de algoritmos de aprendizaje automático utilizados con datos etiquetados:
Algoritmos de regresión Árboles de decisión Algoritmos basados en instancias
Estos son algunos algoritmos estándar utilizados con datos no etiquetados en el aprendizaje automático:
Algoritmos de clustering (agrupamiento) Algoritmos de asociación Redes neuronales
Paso 3: Entrenar el algoritmo para crear el modelo de aprendizaje automático
A continuación, llegamos al quid de la cuestión: el entrenamiento del algoritmo de aprendizaje automático. Este es un proceso iterativo. Debes ejecutar variables a través del algoritmo y comparar la salida con los resultados que debería haber producido.
Ajustarías los pesos y los sesgos dentro del algoritmo que podrían producir un resultado más preciso y volverías a ejecutar las variables hasta que el algoritmo produzca el resultado correcto la mayor parte del tiempo. El algoritmo preciso resultante es el modelo de aprendizaje automático.
Paso 4: Usar y mejorar el modelo de aprendizaje automático
Esta es la última parte. Ejecutarás el modelo a través de nuevos datos para mejorar su precisión y eficiencia con el tiempo mediante el aprendizaje automático.
Métodos de Aprendizaje Automático
Básicamente, existen tres métodos de aprendizaje automático, o como muchos expertos lo llaman, estilos de aprendizaje automático. Estos te guiarán sobre lo que necesitas saber acerca de cómo aprender sobre el aprendizaje automático.
Aprendizaje automático supervisado
En este método, la computadora recibe los datos de entrada y salida, así como retroalimentación durante el entrenamiento. El objetivo principal del entrenamiento supervisado es hacer que el sistema aprenda a mapear la entrada a la salida mediante el aprendizaje automático.
Por lo tanto, la máquina se entrena basándose en los ejemplos que los humanos le proporcionan para el aprendizaje automático. Por ejemplo, un modelo ML diseñado para identificar mascotas y animales de seguridad podría entrenarse con un conjunto de datos de varias imágenes de animales etiquetadas para el aprendizaje automático.
Aprendizaje automático no supervisado
El método de aprendizaje automático no supervisado es cuando no proporcionas dicho entrenamiento, sino que dejas que la computadora encuentre la salida por sí sola. Este método se utiliza principalmente en datos transaccionales para el aprendizaje automático. Se aplica a tareas más complejas del aprendizaje automático.
El aprendizaje automático no supervisado utiliza una estrategia llamada aprendizaje profundo para llegar a algunas conclusiones. Explicaremos qué significa el aprendizaje profundo más adelante. Pero realmente, al usar este método, la computadora utiliza algoritmos establecidos para extraer las características significativas que necesita para etiquetar, ordenar o clasificar datos sin intervención humana en el aprendizaje automático.
El aprendizaje automático no supervisado se trata de identificar patrones y relaciones en los datos que los humanos pasarían por alto. Es el método utilizado en los sistemas de detección de spam mediante el aprendizaje automático.
Aprendizaje semi-supervisado
Un inconveniente de cualquier algoritmo de aprendizaje automático supervisado es que el ingeniero de ML o el científico de datos tiene que etiquetar manualmente el conjunto de datos. Es un proceso muy costoso, especialmente cuando se trata de grandes volúmenes de datos para el aprendizaje automático. Para cualquier aprendizaje automático no supervisado, puede ser frustrante que el espectro de aplicaciones sea limitado.
Como contrapeso a estos inconvenientes, se introdujo el aprendizaje automático semi-supervisado. En este método, el algoritmo se entrena mediante una combinación de datos etiquetados y no etiquetados. El programador primero agrupará datos similares utilizando un algoritmo de aprendizaje automático no supervisado. Luego utiliza los datos etiquetados existentes para etiquetar el resto de los datos no etiquetados para el aprendizaje automático.
El aprendizaje automático semi-supervisado es como enseñarle a la computadora algunos conceptos y luego darle preguntas como tarea basadas en conceptos similares para el aprendizaje automático.
El método de aprendizaje automático semi-supervisado es el punto intermedio entre el aprendizaje automático supervisado y no supervisado. Durante el entrenamiento, el sistema utiliza un conjunto de datos más pequeño para guiar la clasificación y la extracción de características de un conjunto de datos más amplio para el aprendizaje automático.
Aprendizaje automático por refuerzo
El aprendizaje automático por refuerzo utiliza tres componentes: agente, entorno, acción. El agente percibe el entorno de la computadora. El agente interactúa y actúa con el entorno. Es similar al aprendizaje supervisado, pero en este caso, el modelo aprende sobre la marcha por ensayo y error en el aprendizaje automático.
Aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo se utiliza en el aprendizaje automático. Este es uno de los puntos importantes cuando se trata de cómo aprender sobre el aprendizaje automático. Los algoritmos definen una red neuronal artificial diseñada para aprender nuevas experiencias, al igual que el cerebro humano en el aprendizaje automático.
Los algoritmos de aprendizaje profundo aplican muchas capas de procesamiento en el aprendizaje automático. Cada capa utiliza la salida de la capa anterior como entrada para la siguiente en el aprendizaje automático.
Las redes neuronales que funcionan con modelos de aprendizaje profundo son lentas en sus inicios y pueden tardar un tiempo en mostrar resultados, como la mente de un bebé recién nacido en el aprendizaje automático.
A medida que el científico de datos expone el sistema a los datos necesarios, el sistema ajusta su precisión para tareas altamente sofisticadas y avanzadas mediante el aprendizaje automático.
Red Neuronal en el Aprendizaje Automático
El aprendizaje profundo se basa en redes neuronales en el aprendizaje automático. En teoría, una Red Neuronal Artificial (o ANN) son neuronas artificiales interconectadas hechas para intercambiar datos a medida que se conectan en red en el aprendizaje automático. Las neuronas se actualizan a medida que obtienen nuevos conocimientos y experiencia en el aprendizaje automático.
CNN (Red Neuronal Convolucional) en el Aprendizaje Automático
Este tipo de red neuronal implica aplicar múltiples filtros independientes sobre una imagen multicanal para extraer algunas características contrastantes y distintas de una imagen en el aprendizaje automático. Se utiliza en aplicaciones de DIP mediante el aprendizaje automático.
RNN (Red Neuronal Recurrente) en el Aprendizaje Automático
Simplemente, RNN se utiliza para procesar patrones de datos e información donde los conjuntos de salidas o resultados anteriores se pueden utilizar para predecir los resultados del siguiente conjunto de salidas en un nuevo conjunto de datos mediante el aprendizaje automático. El uso más común de RNN son las sugerencias automáticas que obtienes en plataformas como Netflix, Amazon, Spotify, etc., gracias al aprendizaje automático.
Usos Reales del Aprendizaje Automático
Como dijimos anteriormente, el aprendizaje automático está en todas partes y una vez que descubras cómo aprender sobre el aprendizaje automático, verás su aplicación en la vida cotidiana.
Veamos algunos ejemplos de aprendizaje automático que ves todos los días:
Asistentes digitales: Amazon Alexa, Google Assistant, Apple Siri y otros asistentes digitales que quizás conozcas funcionan con procesamiento del lenguaje natural (PNL). Esta aplicación de aprendizaje automático permite a las computadoras procesar datos de texto y voz y «comprender» el lenguaje humano de la misma manera que las personas.
Recomendaciones: Los modelos de aprendizaje profundo impulsan las sugerencias de «a la gente también le gustó» y «solo para ti» que encuentras en Facebook, Netflix, Spotify, Amazon y otros servicios en línea gracias al aprendizaje automático.
Publicidad en línea: Los anunciantes utilizan ML y modelos de aprendizaje profundo para analizar el contenido de una página web para identificar la opinión o actitud del autor y mostrar anuncios que se adapten a los intereses del visitante mediante el aprendizaje automático.
Chatbots: Los chatbots y los autorespondedores suelen ser una combinación de reconocimiento de patrones, procesamiento del lenguaje natural y redes neuronales profundas para interpretar el texto y proporcionar respuestas adecuadas que se sienten humanas gracias al aprendizaje automático.
Detección de fraude: El aprendizaje automático ayuda a señalar el uso robado de tarjetas de crédito y a detectar el uso ilegal de datos financieros robados o comprometidos.
Coches autónomos: El ML permite a los vehículos autónomos identificar continuamente objetos en el entorno alrededor del vehículo. Utiliza esta identificación para predecir cómo se moverán y guiar el vehículo alrededor de los objetos mientras se mueve hacia el destino del conductor mediante el aprendizaje automático.
Cómo Aprender Aprendizaje Automático
Puedes aprender aprendizaje automático inscribiéndote en la Universidad de Stanford de forma gratuita. Hay muchos cursos en línea en plataformas como Coursera y Udemy. También puedes utilizar EdX y la Introducción al curso de la Universidad de Columbia. Cómo aprender aprendizaje automático ahora está al alcance de muchos.
La IA es la ciencia de desarrollar máquinas con capacidades de razonamiento y resolución de problemas, lo que permite a las máquinas aprender y tomar decisiones a partir de datos pasados sin una programación larga e iterativa. La IA tiene como objetivo crear máquinas inteligentes combinando el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, etc.
Cada vez salen más tecnologías diseñadas para permitir a los desarrolladores aprender por sí mismos sobre el aprendizaje automático. Tenemos la cámara DeepLens habilitada para aprendizaje profundo de AWS y otras como los kits AIY impulsados por Raspberry Pi de Google para el aprendizaje automático.
Después de repasar este punto, tu pregunta «¿Qué es el aprendizaje automático?» habrá sido respondida suficientemente.
