En las últimas décadas, la industria de la tecnología ha experimentado el mayor crecimiento en áreas de Inteligencia Artificial o machine learning y, más específicamente, Machine Learning. En un mundo donde los datos se han convertido en un producto muy preciado, el aprendizaje automático ha adquirido una enorme relevancia en el ecosistema tecnológico actual.
¿Para qué sirve el aprendizaje automático?
El objetivo principal del aprendizaje automático es proporcionar a las máquinas la capacidad de aprender por sí mismas, sin necesidad de que nadie perfeccione sus algoritmos. El objetivo es que, al igual que la mente humana, puedan mejorar sus propios procesos para poder realizar las tareas que les han sido encomendadas con un grado cada vez mayor de precisión. Para que el aprendizaje automático alcance su estado ideal, es necesario proporcionar a la máquina cierta información, ya sea proporcionando la información necesaria a través de archivos cargados con multitud de datos o permitiendo que la máquina recopile datos a través de sus propias observaciones e incluso interactúe con el mundo real.
Este tipo de aprendizaje a través de la recopilación e interpretación de datos les ha permitido pasar de tareas relativamente simples a tareas más complejas. Inicialmente estaban preparados para filtrar correos electrónicos o realizar otras acciones diarias, pero con el tiempo se les ha ido dotando de mayor potencia informática y hoy son capaces de analizar tareas mucho más complejas. Ahora son capaces de analizar millones de resultados de diagnóstico médico que pueden, entre otros beneficios, permitirnos detectar cánceres de manera más confiable; puede predecir los patrones de tráfico, lo que nos permite planificar rutas con suficiente antelación; incluso pueden realizar proyectos arquitectónicos en tiempo real, con solo reconocer un área determinada.
¿Qué tipos de algoritmos existen en el aprendizaje automático?
En inteligencia artificial o IA, hay tres tipos principales de algoritmos de aprendizaje automático empleados según cómo se entrenará e instruirá a la máquina para mejorar el rendimiento de su tarea. El objetivo final es que la máquina ejecute acciones de una manera cada vez más optimizada refinando patrones y comportamientos a través del aprendizaje continuo. Los tres tipos principales de algoritmos de aprendizaje son supervisados, no supervisados y reforzados. Para decidir qué tipo de aprendizaje automático se necesita, es fundamental saber con precisión cuál es el propósito que queremos lograr mediante la programación de ese intelecto artificial.
Algoritmos de aprendizaje automático: hacia la ciencia de datos
Algoritmos de aprendizaje supervisado
Este tipo de aprendizaje automático consiste en proporcionar a las máquinas información previa para que tengan ejemplos iniciales y puedan ampliar su conocimiento con el tiempo. Suele hacerse mediante etiquetas, es decir que cuando programamos las máquinas les pasamos elementos debidamente etiquetados para que luego puedan seguir etiquetando nuevos elementos sin necesidad de intervención humana. Por ejemplo, podemos pasar a la máquina imágenes de automóviles, edificios, señales de tráfico o cualquier cosa relevante para nuestra tarea, luego le decimos qué es cada elemento y cómo queremos que se interprete. Con estos ejemplos iniciales, la máquina genera su propia fuente de conocimiento para poder seguir asignando etiquetas cuando reconoce un automóvil, un edificio o una señal de tráfico.
En este tipo de aprendizaje automático, las máquinas no se limitan a ser entrenadas a partir de imágenes, sino que pueden utilizar varios tipos de datos. Si se les proporciona sonidos o conjuntos de datos de caligrafía, pueden aprender a reconocer voces o detectar patrones escritos y asociarlos con una persona en particular. Las posibilidades surgen íntegramente de los datos iniciales que se suministran a la máquina.
Algoritmos de aprendizaje no supervisados
En este caso, la máquina no cuenta con ningún tipo de información previamente etiquetada sobre lo que debe reconocer, lo que significa que no tendrá una base de conocimiento existente. En cambio, se le proporcionan datos sobre las características de la cosa que debe identificar y luego tendría que aprender a reconocer esas características por sí mismo. Esencialmente, este tipo de algoritmo de aprendizaje requiere que la máquina desarrolle su propia base de conocimientos a partir de un conjunto de datos limitado.
Lo crea o no, esto es lo más cercano a la forma en que la mente humana aprende y se desarrolla. La máquina aprende a analizar grupos mediante un método conocido como agrupación en clústeres. Esto no es más que agrupar los elementos según una serie de características que tienen en común.