¿Te has estado preguntando qué es el Machine Learning? ¿Quieres saber cómo aprenderlo?
Hablaremos de aplicaciones que aprenden de la experiencia y mejoran su toma de decisiones o su precisión predictiva con el tiempo. Sí, los dispositivos se están volviendo más inteligentes. Los emprendedores astutos toman decisiones inteligentes. Integran el Machine Learning y la Inteligencia Artificial para fortalecer su nicho, desde robots complejos hasta autorespondedores inteligentes.
¿Machine Learning? ¿Por qué es importante y a qué se debe todo este revuelo? ¿Puede el Machine Learning mejorar tus ingresos?
¡SÍ! Obtén una ventaja sobre tu competencia. Este artículo te dará todo lo que necesitas saber, así como cómo aprender sobre Machine Learning e IA. También responderá a la pregunta: ¿qué es el Machine Learning?
En las próximas líneas, hablaremos sobre detalles que te ayudarán a responder la pregunta «¿Qué es el Machine Learning?».
¿Qué es el Machine Learning?
Aquí arrojaremos más luz sobre la pregunta: ¿qué es el Machine Learning?
El Machine Learning es un subconjunto de la Inteligencia Artificial que permite a un sistema aprender y tomar decisiones a partir de la experiencia sin necesidad de ser programado explícitamente.
Existen algoritmos que hacen 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 operaciones de resolución de problemas. Estos algoritmos están diseñados para identificar patrones en grandes volúmenes de datos y utilizar estos patrones para tomar decisiones y predicciones.
Hay varios ejemplos de Machine Learning a nuestro alrededor:
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Si compraste, buscaste o incluso hablaste sobre algo con tu teléfono, los sitios web recomendarán productos, películas y canciones basadas en ese artículo.
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Algunos robots aspirarán tus pisos sin tu ayuda.
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Tu proveedor de correo electrónico te ayuda a enviar correos no deseados a la carpeta de spam.
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Los médicos pueden detectar tumores a partir de sistemas de análisis de imágenes médicas.
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Y sí, debes haber oído hablar de los coches autónomos.
Vienen más innovaciones. Los macrodatos (big data) son cada vez más grandes. Ahora hay computadoras más potentes y asequibles, y más científicos de datos manejando y desarrollando algoritmos más capaces. El Machine Learning continuará trayendo una mayor eficiencia a nuestra vida cotidiana.
¿Machine Learning (ML) o Inteligencia Artificial (IA)?
Vamos un paso más allá y te guiaremos a través de la respuesta a la pregunta «¿Qué es el lenguaje del Machine Learning?».
Mucha gente confunde la Inteligencia Artificial y el Machine Learning. 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 Machine Learning es otra rama de la Inteligencia Artificial. Es la forma en que la máquina aprende de los datos que se le alimentan 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 dan datos como ejemplo a la computadora para que tome decisiones sobre nuevos datos, el tipo de modelo se categoriza como aprendizaje supervisado.
Lo opuesto a eso es el modelo de aprendizaje no supervisado. Aprenderemos mejor sobre estas categorías.
Una aplicación popular del Machine Learning 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 ejecutarán muchas imágenes a través del sistema y le dirán 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 a imágenes de caballo, perro, gato, flor, árbol, etc.
Muchas empresas basadas en Internet utilizan el Machine Learning para impulsar sus motores de sugerencias. Por ejemplo, ML permite a Facebook decidir qué mostrar en tu feed de noticias, a Netflix sugerir películas que te gusta ver y a Amazon resaltar productos que quizás quieras comprar. Todos se basan en predicciones a partir de patrones en los datos existentes del sistema.
Espero que hasta ahora estés obteniendo una idea de la pregunta «¿Cómo funciona el Machine Learning?».
Hablemos de cómo aprender Machine Learning.
Entonces, ¿cómo funciona el Machine Learning?
Cómo funciona el Machine Learning
Todo lo que te enseña cómo aprender Machine Learning comienza con entrenar un modelo de Machine Learning, es decir, decirle 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 a partir de un nuevo conjunto de datos.
El Machine Learning 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 a comprender mejor.
Describamos el algoritmo en términos de una función objetivo (f) y digamos que asigna 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 Machine Learning, un científico de datos debe seguir cuatro pasos básicos. Los científicos de datos typically trabajarían estrechamente con los propietarios de negocios a los que serviría la máquina. Este es el primer paso para aprender cómo funciona el Machine Learning.
Paso 1: Seleccionar y preparar un conjunto de datos de entrenamiento
¿Qué son los datos de entrenamiento? Es un conjunto de datos que representa los datos con los que se alimentará al modelo de Machine Learning para resolver el problema para el que está diseñado.
Los datos pueden ser etiquetados o no etiquetados. Los datos de entrenamiento deben prepararse adecuadamente, eliminar duplicados, randomizarse y verificarse para detectar desequilibrios o sesgos que podrían afectar el entrenamiento. Los datos deben venir como dos subconjuntos:
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El subconjunto de entrenamiento para entrenar la aplicación.
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El subconjunto de evaluación para probar y refinar la máquina.
Paso 2: Elegir el algoritmo para ejecutar en el conjunto de datos de entrenamiento
Como dijimos anteriormente, un algoritmo es un proceso o conjunto de reglas que una computadora debe seguir en operaciones de resolución de problemas. El tipo de algoritmo que elige el científico de datos depende del problema a resolver.
Estos son los tipos más comunes de algoritmos de Machine Learning utilizados con datos etiquetados:
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Algoritmos de regresión
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Árboles de decisión
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Algoritmos basados en instancias
Estos son algunos algoritmos estándar utilizados con datos no etiquetados:
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Algoritmos de agrupamiento (clustering)
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Algoritmos de asociación
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Redes neuronales
Paso 3: Entrenar el algoritmo para crear el modelo
A continuación, llegas a lo más importante: entrenar el algoritmo. Este es un proceso iterativo. Tienes que ejecutar variables a través del algoritmo y comparar la salida con los resultados que debería haber producido.
Ajustarías los pesos y 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 Machine Learning.
Paso 4: Usar y mejorar el modelo
Esta es la última parte. Ejecutarás el modelo con nuevos datos para mejorar su precisión y eficiencia con el tiempo.
Métodos de Machine Learning
Básicamente, hay tres métodos de aprendizaje automático, o como muchos expertos los llaman, estilos de Machine Learning. Estos te guiarán sobre lo que necesitas saber para aprender sobre Machine Learning.
Aprendizaje supervisado
En este método, la computadora recibe los datos de entrada y salida y retroalimentación durante el entrenamiento. El objetivo principal del entrenamiento supervisado es hacer que el sistema aprenda a mapear la entrada a la salida.
Por lo tanto, la máquina se entrena basándose en el ejemplo que los humanos establecen para ella. Por ejemplo, un modelo de ML diseñado para identificar mascotas y animales de seguridad podría ser entrenado con un conjunto de datos de varias imágenes de animales etiquetadas.
Aprendizaje no supervisado
El método de aprendizaje no supervisado es cuando no se proporciona dicho entrenamiento, sino que se deja a la computadora encontrar la salida por sí misma. Este método se utiliza mostly en datos transaccionales. Se aplica a tareas más complejas.
El aprendizaje no supervisado utiliza una estrategia llamada aprendizaje profundo (deep learning) para llegar a algunas conclusiones. Explicaremos qué significa el aprendizaje profundo más adelante. Pero, en realidad, cuando se utiliza este método, la computadora utiliza algoritmos establecidos para extraer características significativas que necesita para etiquetar, clasificar o ordenar datos sin intervención humana.
El aprendizaje 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.
Aprendizaje semi-supervisado
Un inconveniente de cualquier algoritmo de Aprendizaje 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 cualquier Aprendizaje No Supervisado, puede ser frustrante que el espectro de aplicación sea limitado.
Como contrapartida a estos inconvenientes, se introdujo el Aprendizaje 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 no supervisado. Luego, utiliza los datos etiquetados existentes para etiquetar el resto de los datos no etiquetados.
El aprendizaje semi-supervisado es como enseñarle a la computadora algunos conceptos y luego darle preguntas como tarea basadas en conceptos similares.
El método de aprendizaje semi-supervisado es el punto intermedio entre el aprendizaje supervisado y el 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.
Aprendizaje por refuerzo
El aprendizaje 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 mediante prueba y error.
Aprendizaje profundo (Deep Learning)
El aprendizaje profundo se utiliza en el Machine Learning. Este es uno de los puntos importantes cuando se trata de cómo aprender sobre Machine Learning. Los algoritmos definen una red neuronal artificial diseñada para aprender nuevas experiencias, al igual que el cerebro humano.
Los algoritmos de Deep Learning aplican muchas capas de procesamiento. Cada capa utiliza la salida de la capa anterior como entrada para la siguiente.
Las redes neuronales que funcionan en los modelos de aprendizaje profundo son lentas en su inicio, y pueden tardar un tiempo en mostrar resultados, como la mente de un bebé recién nacido.
A medida que el científico de datos expone el sistema a los datos necesarios, el sistema afina su precisión para tareas altamente sofisticadas y avanzadas.
Red neuronal
El Deep Learning se trata de redes neuronales. En teoría, una Red Neuronal Artificial (o ANN) son neuronas artificiales interconectadas hechas para intercambiar datos mientras se conectan en red. Las neuronas se actualizan a medida que adquieren nuevos conocimientos y experiencia de los datos.
CNN (Red Neuronal Convolucional)
Este tipo de red neuronal implica aplicar múltiples filtros independientes sobre una imagen multicanal para extraer algunas características contrastantes y distintas de una imagen. Se utiliza en aplicaciones de Procesamiento Digital de Imágenes (DIP).
RNN (Red Neuronal Recurrente)
Sencillamente, RNN se utiliza para procesar patrones de datos e información donde los conjuntos anteriores de salidas o resultados pueden usarse para predecir los resultados del siguiente conjunto de salidas sobre un conjunto de datos nuevos. El uso más común de RNN son las sugerencias automáticas que recibes en plataformas como Netflix, Amazon, Spotify, etc.
Usos en el mundo real del Machine Learning
Como dijimos anteriormente, el Machine Learning está en todas partes y una vez que descubras cómo aprender sobre Machine Learning, verás su aplicación en la vida cotidiana.
Veamos algunos ejemplos de Machine Learning que ves todos los días:
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Asistentes digitales: Amazon Alexa, Google Assistant, Apple Siri y otros asistentes digitales que conoces funcionan con Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN). Esta aplicación de Machine Learning permite a las computadoras procesar datos de texto y voz y «entender» el lenguaje humano como lo hacen las personas.
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Recomendaciones: Los modelos de aprendizaje profundo impulsan las sugerencias de ‘también le gustó a la gente’ y ‘solo para ti’ que encuentras en Facebook, Netflix, Spotify, Amazon y otros servicios en línea.
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Publicidad en línea: Los anunciantes utilizan ML y modelos de aprendizaje profundo para analizar el contenido de una página web, identificar la opinión o actitud del autor y mostrar anuncios que se adapten a los intereses del visitante.
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Chatbots: Los chatbots y 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 parezcan humanas.
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Detección de fraudes: El Machine Learning ayuda a marcar el uso de tarjetas de crédito robadas y detectar el uso ilegal de datos financieros robados o comprometidos.
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Coches autónomos: ML permite a los vehículos autónomos identificar continuamente objetos en el entorno que rodea al vehículo. Utilizan esta identificación para predecir cómo se moverán y guían el vehículo alrededor de los objetos mientras se dirige hacia el destino del conductor.
Cómo aprender Machine Learning
Puedes aprender Machine Learning inscribiéndote en la Universidad de Stanford de forma gratuita. Hay muchos cursos en línea en plataformas como Coursera y Udemy. También puedes usar EdX y el curso de Introducción de la Universidad de Columbia. Cómo aprender Machine Learning está ahora al alcance de muchos.
La IA es la ciencia de desarrollar máquinas con capacidades de razonamiento y resolución de problemas, permitiendo que las máquinas aprendan y tomen decisiones a partir de datos pasados sin una programación larga e iterativa. La IA tiene como objetivo crear máquinas inteligentes combinando el machine learning y el deep learning, etc.
Salen cada vez más tecnologías diseñadas para permitir a los desarrolladores aprender por sí mismos sobre el Machine Learning. Tenemos la cámara con capacidad de aprendizaje profundo de AWS, DeepLens, y otros como los kits AIY de Google con tecnología Raspberry Pi.
Después de llegar a este punto, deberías haber respondido suficientemente tu pregunta «¿Qué es el Machine Learning?