El aprendizaje automático (ML) es una rama de la inteligencia artificial (IA) y la informática que se centra en el uso de datos y algoritmos para permitir que la IA imite la forma en que los humanos aprenden, mejorando gradualmente su precisión.
Un Proceso de Decisión: En general, los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan para realizar una predicción o clasificación. Basándose en algunos datos de entrada, que pueden estar etiquetados o no, el algoritmo producirá una estimación sobre un patrón en los datos.
Una Función de Error: Una función de error evalúa la predicción del modelo. Si existen ejemplos conocidos, una función de error puede hacer una comparación para evaluar la precisión del modelo.
Un Proceso de Optimización del Modelo: Si el modelo puede ajustarse mejor a los puntos de datos en el conjunto de entrenamiento, se ajustarán los pesos para reducir la discrepancia entre el ejemplo conocido y la estimación del modelo. El algoritmo repetirá este proceso iterativo de «evaluar y optimizar», actualizando los pesos de manera autónoma hasta que se alcance un umbral de precisión.
Métodos de aprendizaje automático
Los modelos de aprendizaje automático se dividen en tres categorías principales.
Aprendizaje supervisado
El aprendizaje supervisado, también conocido como aprendizaje automático supervisado, se define por su uso de conjuntos de datos etiquetados para entrenar algoritmos para clasificar datos o predecir resultados con precisión. A medida que los datos de entrada se introducen en el modelo, este ajusta sus pesos hasta que se ha ajustado adecuadamente. Esto ocurre como parte del proceso de validación cruzada para asegurar que el modelo evite el sobreajuste o el subajuste. El aprendizaje supervisado ayuda a las organizaciones a resolver una variedad de problemas reales a gran escala, como clasificar el correo no deseado en una carpeta separada de tu bandeja de entrada. Algunos métodos utilizados en el aprendizaje supervisado incluyen redes neuronales, naive bayes, regresión lineal, regresión logística, bosque aleatorio y máquina de vectores de soporte (SVM).
Aprendizaje no supervisado
El aprendizaje no supervisado, también conocido como aprendizaje automático no supervisado, utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar y agrupar conjuntos de datos no etiquetados (subconjuntos llamados clústeres). Estos algoritmos descubren patrones ocultos o agrupaciones de datos sin la necesidad de intervención humana. La capacidad de este método para descubrir similitudes y diferencias en la información lo hace ideal para análisis exploratorios de datos, estrategias de ventas cruzadas, segmentación de clientes y reconocimiento de imágenes y patrones. También se utiliza para reducir el número de características en un modelo mediante el proceso de reducción de dimensionalidad. El análisis de componentes principales (PCA) y la descomposición en valores singulares (SVD) son dos enfoques comunes para esto. Otros algoritmos utilizados en el aprendizaje no supervisado incluyen redes neuronales, agrupamiento k-means y métodos de agrupamiento probabilístico.
Aprendizaje semi-supervisado
El aprendizaje semi-supervisado ofrece un término medio entre el aprendizaje supervisado y el no supervisado. Durante el entrenamiento, utiliza un conjunto de datos etiquetados más pequeño para guiar la clasificación y extracción de características de un conjunto de datos no etiquetado más grande. El aprendizaje semi-supervisado puede resolver el problema de no tener suficientes datos etiquetados para un algoritmo de aprendizaje supervisado. También ayuda si cuesta demasiado etiquetar suficientes datos.
Ventajas y desventajas de los algoritmos de aprendizaje automático
Dependiendo de tu presupuesto, necesidad de velocidad y precisión requerida, cada tipo de algoritmo—supervisado, no supervisado, semi-supervisado o de refuerzo—tiene sus propias ventajas y desventajas. Por ejemplo, los algoritmos de árboles de decisión se utilizan tanto para predecir valores numéricos (problemas de regresión) como para clasificar datos en categorías. Los árboles de decisión utilizan una secuencia ramificada de decisiones conectadas que pueden representarse con un diagrama de árbol. Una ventaja principal de los árboles de decisión es que son más fáciles de validar y auditar que una red neuronal.
En general, hay muchas ventajas en el aprendizaje automático que las empresas pueden aprovechar para nuevas eficiencias. Estas incluyen el aprendizaje automático identificando patrones y tendencias en grandes volúmenes de datos que los humanos podrían no detectar en absoluto. Y este análisis requiere poca intervención humana: solo alimenta el conjunto de datos de interés y deja que el sistema de aprendizaje automático ensamble y refine sus propios algoritmos, que mejorarán continuamente con más datos de entrada a lo largo del tiempo.
En el lado negativo, el aprendizaje automático requiere grandes conjuntos de datos de entrenamiento que sean precisos y no sesgados. GIGO es el factor operativo: basura dentro / basura fuera. Reunir suficientes datos y tener un sistema lo suficientemente robusto para ejecutarlo también puede ser un drenaje en los recursos. El aprendizaje automático también puede ser propenso a errores, dependiendo de la entrada. Con una muestra demasiado pequeña, el sistema podría producir un algoritmo perfectamente lógico que esté completamente equivocado o sea engañoso.
Cómo elegir la plataforma de IA adecuada para el aprendizaje automático
Seleccionar una plataforma puede ser un proceso desafiante, ya que el sistema incorrecto puede aumentar los costos o limitar el uso de otras herramientas o tecnologías valiosas. Al revisar múltiples proveedores para seleccionar una plataforma de IA, a menudo hay una tendencia a pensar que más características = un mejor sistema. Tal vez sí, pero los revisores deben comenzar pensando en lo que la plataforma de IA hará por su organización. ¿Qué capacidades de aprendizaje automático necesitan entregarse y qué características son importantes para lograrlas? Una característica faltante podría condenar la utilidad de todo un sistema. Aquí hay algunas características a considerar.
Capacidades de MLOps. ¿Tiene el sistema:
- una interfaz unificada para facilitar la gestión?
- herramientas de aprendizaje automático automatizado para una creación más rápida de modelos con funcionalidad de bajo código y sin código?
- optimización de decisiones para agilizar la selección y despliegue de modelos de optimización?
- modelado visual para combinar ciencia de datos visual con bibliotecas de código abierto e interfaces basadas en notebooks en un estudio unificado de datos e IA?
- desarrollo automatizado para que los principiantes comiencen rápidamente y los científicos de datos más avanzados experimenten?
- generador de datos sintéticos como alternativa o complemento de los datos del mundo real cuando los datos del mundo real no están disponibles fácilmente?
Capacidades de IA Generativa. ¿Tiene el sistema:
- un generador de contenido que pueda generar texto, imágenes y otros contenidos basados en los datos con los que se entrenó?
- clasificación automatizada para leer y clasificar la entrada escrita, como evaluar y clasificar las quejas de los clientes o revisar el sentimiento de la retroalimentación del cliente?
- un generador de resúmenes que pueda transformar texto denso en un resumen de alta calidad, capturar puntos clave de informes financieros y generar transcripciones de reuniones?
- una capacidad de extracción de datos para clasificar detalles complejos y extraer rápidamente la información necesaria de documentos grandes?