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Tipos de aprendizaje en el Machine Learning

El Machine Learning es una especialidad perteneciente al sector de la Inteligencia artificial, la cual proporciona capacidades a los sistemas y computadores para que puedan aprender de manera automática. En este caso, aprender significa identificar patrones y tendencias complejas en una enorme cantidad de datos a través de algoritmos. De hecho, gracias a este aprendizaje los ordenadores pueden ejecutar sus tareas de forma autónoma sin la intervención humana.

Como puedes imaginar, el Aprendizaje Automático ha ido ganando importancia año tras año en el mundo de los negocios. En realidad, la gran mayoría de las empresas emplean esta tecnología para analizar datos clave en el futuro de sus organizaciones. En este aspecto, contamos con másteres específicos en los que puedes adquirir los conocimientos necesarios en este ámbito. Si quieres saber más sobre este campo tan interesante, continúa leyendo este artículo. ¡Empezamos!

¿Qué es realmente la tecnología Machine Learning?

Como te acabamos de comentar, esta clase de Inteligencia Artificial no necesita la intervención de un programador para funcionar, sino que es capaz de aprender por sí misma y establecer sus propios términos. ¿Cómo lo hace? A través de algoritmos. Por si no lo sabías, un algoritmo no es más que un conjunto finito y ordenado de tareas sencillas encaminadas a solucionar un problema concreto.

Al igual que un algoritmo, el Machine Learning tiene entre sus principales objetivos la creación de un modelo que te ayude a solventar una tarea determinada. Luego, gracias al empleo de una ingente cantidad de datos, el modelo es capaz de entrenar y aprender de todos los datos tratados para hacer predicciones exitosas. Por tanto, dependiendo de la tarea que vayas a realizar, será conveniente que utilices un algoritmo u otro. Para ello, debes ser paciente y buscar la información correcta sin dejarte llevar por artículos demasiado detallados que puedan confundirte.

Tipos de Aprendizaje Automático o Machine Learning

A continuación, te presentamos las categorías en las que se pueden clasificar las clases de implementación de Machine Learning.

Aprendizaje supervisado

¿Qué sabemos del aprendizaje supervisado? En este tipo de implementación, los algoritmos operan con los llamados labeled data o datos etiquetados. Esto es, el algoritmo utiliza un historial de datos con el que aprende a asignar la etiqueta de salida correspondiente a los nuevos valores, o lo que es lo mismo, predice qué valor tendrán.

Supongamos que regentas una heladería en la que llevas mucho tiempo recopilando información climatológica y que, además, has hecho lo mismo en cuanto a la cantidad de productos vendidos al día. En este caso, quizás te pueda interesar un modelo que, a partir de los datos climatológicos recogidos, te diga cuántos helados vas a vender esa jornada concreta. Los beneficios serían notorios y con esta implementación sería perfectamente factible.

Normalmente, el aprendizaje supervisado se emplea en:

  • Problemas de clasificación: Diagnósticos, detección de fraude o robo de identidad e identificación de dígitos.
  • Problemas de regresión: Expectativa de vida, crecimiento, predicciones meteorológicas…

Podemos diferenciar estos dos problemas por la clase de variable objetivo. Mientras que los casos de regresión son de tipo numérico, los de clasificación son de tipo categórico.

¿Cuáles son los algoritmos más usados en esta práctica?

  • Métodos «Ensemble» o de conjunto.
  • Regresión por mínimos cuadrados.
  • Árboles de decisión.
  • Regresión Logística.
  • Clasificación de Naïve Bayes.
  • Máquinas de vectores de soporte.

No supervisado

Hablamos de aprendizaje no supervisado cuando los datos etiquetados no están disponibles para poder entrenar con ellos. Así pues, no tenemos la posibilidad de predecir. Por tanto, estos algoritmos se emplean regularmente en trabajos donde es preciso agrupar entidades por afinidad o analizar información para obtener un conocimiento nuevo.

Un claro ejemplo de ello son los algoritmos de clustering o agrupamiento. Estos se usan principalmente para localizar a clientes con características y gustos semejantes con el objetivo de ofrecerles productos a medida. Por otro lado, también son muy eficaces para campañas de marketing, detección de anomalías o descubrimiento de tópicos.

¿Dónde se suele utilizar el aprendizaje no supervisado?

  • Perfilado o profiling.
  • Problemas de clustering
  • Agrupamientos de co-ocurrencias

No obstante, debes tener presente que los problemas que implican reducción de datos, predicción de enlaces o encuentro de similitudes, pueden ser o no ser supervisados.

Los algoritmos más comunes son los siguientes:

  • Algoritmos de clustering.
  • Análisis de componentes principales.
  • Descomposición en valores singulares.

Semi-supervisado

Muchas veces resulta muy difícil acceder a un grupo de datos etiquetados completamente. Por ejemplo, imagina que eres el propietario de una compañía de productos lácteos y quieres analizar la imagen de marca de tu negocio mediante el feedback recibido por el público en las redes sociales. En este caso, una buena opción sería realizar un modelo que organice los comentarios como positivos, negativos o neutros y, de este modo, realizar con ellos un estudio a posteriori. Para ello, comienzas a bucear por las distintas aplicaciones recolectando miles de comentarios hasta que te encuentras con el problema de que los datos no tienen etiqueta, por lo que no se puede saber de qué tipo es cada post que te han dejado. Es en este momento cuando entra en acción el aprendizaje semi-supervisado, ya que guarda características de los anteriores. Como te permite etiquetar manualmente algunos comentarios, podrás usarlos para entrenar los algoritmos de aprendizaje supervisado que necesites y etiquetar los comentarios restantes.

Por refuerzo

Como es lógico, no podemos catalogar todos los algoritmos como aprendizaje supervisado o no supervisado. En la vida no siempre es blanco o negro, también existen los grises y ahí es donde localizamos al tipo de aprendizaje por refuerzo.

Esta clase utiliza un proceso de retroalimentación para mejorar la respuesta del modelo. La experiencia es la base de este algoritmo que aprende empapándose de todo lo que le rodea. De hecho, el feedback que recibe del mundo exterior es su principal información de entrada. Por ello, podríamos decir que se trata de un estudio basado en el ensayo-error.

Después de leer este artículo sobre esta apasionante tecnología, te habrás dado cuenta de la enorme trascendencia que tiene para alcanzar el éxito en el mundo empresarial. Por ello, te animamos a que realices tu aprendizaje sobre Machine Learning en nuestros másteres específicos. Estaremos encantados de poder ayudarte.

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