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En los últimos años, la humanidad ha evolucionado de forma gradual hasta convivir con las máquinas en su día a día. De hecho, aunque hay profesionales con certificación data analyst que manejan herramientas y técnicas estadísticas para interpretar y visualizar datos, no suelen cubrir en profundidad los algoritmos de aprendizaje automático, que son más avanzados y específicos, haciendo que la IA maneje la información de una manera única y compleja.
En el siguiente artículo, te explicaremos todo lo que debes saber sobre este nuevo mundo tecnológico, así como las nuevas habilidades que empresas como Datacamp han ayudado a enseñar.
¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático trata de un conjunto de reglas o procesos que usa un sistema de IA para realizar diferentes tareas que, en la mayoría de los casos, se implementan para descubrir nuevos patrones de datos o para predecir valores de salida a partir de un conjunto determinado de variables de entrada.
Si hablamos en un lenguaje más coloquial, podríamos decir que se trata de una IA que permite que las máquinas aprendan los datos que se le otorgan, sin necesidad de que estén programadas de forma predeterminada para ello. Para lograrlo, optimiza los parámetros del modelo o las variables internas a través de cálculos, reflejando mediante su comportamiento la información o experiencia solicitada.
Básicamente, el aprendizaje automático es lo que permite que la inteligencia artificial aprenda.
Cómo funcionan los algoritmos de aprendizaje automático
Según la UC Berkeley, el sistema de aprendizaje automático se divide en tres partes principales:
- Proceso de decisión: es cuando el algoritmo de aprendizaje automático produce una estimación en base a un patrón de datos.
- Función de error: este evalúa las predicciones hechas anteriormente. Si hay ejemplos conocidos, la función de error compara entre ambas y evalúa la precisión del modelo.
- Proceso de optimización del modelo: esta parte es la adaptación del modelo a los datos en el conjunto de entrenamiento, ajustándose para reducir la discrepancia entre el ejemplo conocido y lo que estima el modelo. El algoritmo repetirá los procesos de función de error y optimización, actualizándose hasta alcanzar el umbral de precisión más elevado.
Tipos de aprendizaje automático
Existen distintas variedades de técnicas de aprendizaje automático, pero existen tres enfoques generales en las que se pueden resumir:
- Aprendizaje reforzado: es cuando el algoritmo ejecuta acciones que serán las más recompensadas. Por lo general, este es el tipo de IA que se emplean en videojuegos o robots de navegación.
- Aprendizaje automático no supervisado: se trata de la búsqueda de datos no etiquetados por parte del algoritmo, agrupándolos e identificado similitudes entre ellos. Ese es el algoritmo que emplean las redes sociales para presentar cierto tipo de publicidad a cierto tipo de usuarios.
- Aprendizaje automático supervisado: se podría decir que es el más “perfecto” de todos, ya que aquí, el algoritmo analiza los datos etiquetados, aprende de ellos y asigna etiquetas de salida de datos de entrada. Es el que suele emplearse para la clasificación y predicción en compañías de ventas, por ejemplo.
Sin embargo, para hablar de aprendizaje automático supervisado, es necesario mencionar uno de los enfoques más comunes y que más ha evolucionado en los últimos años.
Redes neuronales
Una red neuronal es un cerebro, tal cual. Este tipo de aprendizaje automático supervisado opera, piensa y asimila las cosas cómo lo hacen los cerebros humanos, o al menos eso es lo que intenta imitar. La información se mueve a través de muchas capas de “neuronas”, aprendiendo de ella mientras fluye por distintas interpretaciones y conclusiones antes de que, eventualmente, lleven a una salida.
Pero ¿Cómo puede funcionar igual que un cerebro humano? Mediante entrenamiento. Los programadores entrenan a la red neuronal con una cantidad masiva de datos. Esta información de entrenamiento depende del objetivo de la red. Por ejemplo, si su propósito es clasificar imágenes, la información que se le otorgue tendrá miles de imágenes diferentes etiquetadas. Siendo la etiqueta, por ejemplo, el nombre de lo que se muestre en la imagen.
Durante el entrenamiento, la red neuronal determina el peso necesario para cada conexión entre neuronas que clasifiquen correctamente los datos. En principio, cada conexión tendrá valores de peso aleatorios y sus clasificaciones serán erróneas, pero mientras va aprendiendo, irá encontrando el conjunto de pesos que le permitan realizar un mejor trabajo, hasta alcanzar lo más cercano a la perfección.
Fuente: CerebroDigital.net
