IA

Qué es el Machine Learning y el Aprendizaje Automático

Por definici√≥n el Aprendizaje Autom√°tico, o en ingl√©s Machine Learning, es una disciplina de ciencias inform√°ticas directamente relacionada con la Inteligencia Artificial. El Machine Learning es la capacidad que posee un software o una m√°quina para aprender a trav√©s de la adaptaci√≥n de varios algoritmos de su programaci√≥n, es decir identificar patrones complejos en m√ļltiples datos.

El Aprendizaje Automático es una tecnología que permite que muchas operaciones se puedan realizar reduciendo la necesidad de intervención humana. Este sistema ofrece una gran ventaja a la hora de controlar de manera más efectiva una mayor cantidad de información. Es el caso de los robots AIV, capaces de crear sus propias rutas y trayectorias.

Qué es el Machine Learning y para qué sirve el aprendizaje automático

Para qué sirve el Machine Learning

El Machine Learning utiliza algoritmos que realizan muchas acciones por cuenta propia. Estos obtienen c√°lculos propios seg√ļn la cantidad de datos recogidos en el sistema y mientras se obtengan m√°s datos, las acciones resultantes ser√°n mejores y m√°s precisas.

Hasta cierto punto, estas computadoras se programan a s√≠ mismas, empleando estos algoritmos, los cuales tienen la funci√≥n de actuar como un ingeniero que pueda dise√Īar nuevas respuestas, seg√ļn la informaci√≥n que se le suministra por medio de su interfaz. Absolutamente todos estos datos se transforman en un algoritmo, y mientras sea en mayor cantidad, la complejidad y efectividad de c√°lculo que proporcionen tambi√©n ser√° mayor para el sistema inform√°tico.

La construcción y adaptación de los arboles de decisiones basados en los datos que previamente conoce el sistema son la clave principal del Machine Learning.

Como ya sabemos el Machine Learning requiere de un gran n√ļmero de datos relevantes con el fin de que suministre mas respuestas validas, y por ello, se recomienda utilizar un m√≠nimo de seis entradas de datos reales para cada respuesta que se dise√Īe.

El Machine Learning es de gran ayuda para modelar y recopilar conocimiento, con la finalidad de facilitar informaci√≥n especifica y para la elaboraci√≥n de mejores herramientas de trabajo para las personas. Durante los pr√≥ximos a√Īos, se prev√© que el uso de algoritmos ser√°n un factor importante en la profesionalidad y la competitividad.

Por tal razón, son muchas las empresas que están utilizando Redes Neuronales con Machine Learning en sus productos y servicios, aprovechando los beneficios que aporta la aplicación de este sistema. Su uso ha mejorado su experiencia de trabajo, así como optimizado sus procesos productivos.

Tipos de Machine Learning

El sistema de Machine Learning se basa en evidencias y experiencias en forma de datos, los cuales comprende por sí mismo detectando comportamientos o patrones. De este modo los diversos escenarios serán analizados por el sistema y darán con la solución de la tarea específica.

Seg√ļn la cantidad de ejemplos que se den en una situaci√≥n, se elabora un modelo que deduce y generaliza un comportamiento ya visto; a partir de este patr√≥n procede a realizar predicciones para casos nuevos.

A continuación se muestran los principales tipos de Machine Learning:

  • Aprendizaje supervisado: se basa en la informaci√≥n de entrenamiento. Es donde se le proporciona cierta cantidad de datos definiendo con etiquetas dichos datos, de manera que el sistema se vaya entrenado. Ejemplo: se proporciona a la computadora im√°genes de gatos o perros con etiquetas que los definan como tales. Al introducir la cantidad suficiente de estos datos, sin necesidad de utilizar etiquetas se pueden introducir nuevos datos, bas√°ndose en varios patrones que durante su entrenamiento ha registrado. Este sistema se le llama clasificaci√≥n.
  • Aprendizaje no supervisado: las etiquetas o valores verdaderos no son utilizados en este tipo de aprendizaje. Ya que en este caso, la finalidad de este sistema es la de la abstracci√≥n y comprensi√≥n de patrones de informaci√≥n de modo directo. Se trata de un m√©todo de entrenamiento similar a la forma en que procesa la informaci√≥n un ser humano. Tambi√©n es conocido como un modelo de problema (clustering).
  • Aprendizaje semisupervisado: en este tipo de aprendizaje, se toman en cuenta los datos supervisados y no supervisados, combinando los dos anteriores para que pueda clasificar de manera adecuada.
  • Aprendizaje por refuerzo: a partir de la experiencia, los sistemas aprenden con este modelo de aprendizaje. Por ejemplo, el comportamiento de un coche aut√≥nomo, se suele penalizar cuando toma una decisi√≥n errada, esto se hace mediante un sistema que registra estos valores. Donde existe un sistema de castigos y premios, y el veh√≠culo se ve forzado a desarrollar un aprendizaje efectivo de hacer sus tareas. Se trata de una t√©cnica que se basa en el error y la prueba, optimizando el comportamiento del sistema, utilizando funciones de premio. Para la Inteligencia Artificial es una forma muy interesante de aprendizaje, ya que no requiere introducci√≥n de informaci√≥n en gran cantidad.
  • Transducci√≥n: este sistema es muy similar al aprendizaje supervisado, aunque no construye una funci√≥n de manera clara, solo trata de predecir variedades de ejemplos futuros.
  • Aprendizaje multi-tarea: son los m√©todos de aprendizaje que emplean previamente conocimiento aprendido por el sistema, donde est√°n propensos a enfrentarse a diversos problemas.

Historia del Machine Learning

El Machine Learning se considera que naci√≥ de la b√ļsqueda de la Inteligencia Artificial; cuando en sus primeros d√≠as la IA era una disciplina acad√©mica algunos investigadores ten√≠an el inter√©s en hacer que las m√°quinas de alguna manera aprendieran. Estos problemas se trataron de resolver con varios m√©todos simb√≥licos, asimismo, con perceptrones o redes neurales y otros modelos lineales conocidos en las estad√≠sticas.

En los a√Īos 90, el Machine Learning logr√≥ ganar cierta popularidad, ya que la estad√≠stica y la inform√°tica tuvieron confluencia, lo que dio lugar a un rumbo de probabilidades en la Inteligencia Artificial; generando un gran cambio en el Machine Learning, motivado a la cantidad de datos con los que se trabajar√≠a.

En este período esta tecnología se comenzó a utilizar en diversas áreas comerciales, tales como: software adaptable, minería de datos, aprendizaje de texto, aplicaciones web y aprendizaje de idiomas.

Seguidamente en la llegada del nuevo milenio, el Machine Learning fue mucho más empleado, ya que Geoffrey Hinton dio a conocer el término y qué es el Deep Learning, el cual explicaba arquitecturas de redes neuronales que permitían a las computadoras distinguir y ver objetos, además de videos y textos en imágenes.

Características del Machine Learning

Para implementar algoritmos de Machine Learning se pueden utilizar diversos lenguajes de programación. En el 2015 los más populares eran Python y R. Python es muy utilizado en la empresa privada, mientras que R se emplea sobre todo en el campo académico.

Algunos paquetes de software que incorporan algoritmos de Machine Learning tenemos:

Software de c√≥digo abierto

  • TensorFlow
  • Apache Mahout
  • Dlib
  • ELKI
  • Encog
  • H2O
  • KNIME
  • mlpy
  • MLPACK
  • MOA
  • OpenCV
  • Tortilla JS
  • OpenNN
  • R
  • RapidMiner
  • Scikit-learn
  • Spark MLlib
  • Weka

Software comercial

  • SPSS Modeler
  • Mathematica
  • MATLAB
  • Microsoft Azure Machine Learning
  • Neural Designer
  • Oracle Data Mining
  • RCASE
  • STATISTICA
  • SAS

Modelos de Machine Learning

El Machine Learning posee unos modelos que se encargan de resolver las tareas dadas al sistema, entre los que se distinguen:

  • Modelos geom√©tricos: estos son construidos en el espacio de instancias. Pueden tener una, dos o m√°s dimensiones. Si existe un borde de decisi√≥n lineal entre las categor√≠as, se puede decir que los datos son separables linealmente.
  • Modelos probabil√≠sticos: son los que intentan determinar la distribuci√≥n de probabilidades, describiendo la funci√≥n que enlaza los valores determinados con valores de las caracter√≠sticas. Para desarrollar estos modelos probabil√≠sticos existe un concepto clave que es la estad√≠stica bayesiana.
  • Modelos l√≥gicos: son los que expresan y transforman las probabilidades en reglas organizadas en forma de √°rbol de decisi√≥n.
  • Modelos de agrupamiento: son los que tratan de dividir el espacio de instancias en grupos.
  • Modelos de gradiente: son los que representan un gradiente en donde se puede diferenciar entre cada instancia. Las m√°quinas de vectores de apoyo son modelos de gradientes.

Importancia del Machine Learning y del Big Data

Actualmente las empresas est√°n generando de manera exponencial un gran volumen de datos, siendo una ventaja competitiva para muchos sectores extraer la informaci√≥n valiosa y analizarla, que es a lo que llamamos Big data. Las capacidades que nos ofrece el Machine Learning se deben aprovechar al m√°ximo, ya que esta tecnolog√≠a ofrece beneficios para infinidad de aplicaciones. En el mercado existen diversas herramientas de especial inter√©s para las peque√Īas y medianas empresas, ya que destacan por su sencillez y porque son econ√≥micamente asequibles.

Sacarle partido a esta serie de datos se ha simplificado, debido a que las aplicaciones de Machine Learning de la actualidad son más intuitivas que los sistemas iniciales. Es decir, con datos de calidad, análisis propicio y las tecnologías adecuadas, es probable crear modelos de comportamiento para el análisis de datos de complejidad y gran volumen.

Es importante se√Īalar que estos sistemas proporcionan los resultados de manera precisa y r√°pida, sin intervenci√≥n humana, gracias a tecnolog√≠as como el Internet of Things (IOT) y el 5G. Como resultado, obtenemos predicciones de alto valor para la toma de mejores decisiones y el desarrollo de excelentes acciones de negocio.

Ejemplos de aplicación de Machine Learning

El Machine Learning hoy en d√≠a est√° siendo aprovechado en sectores de compras online; se trata del online advertising, donde se coloca un anuncio para que tenga mayor visibilidad seg√ļn el usuario que visita la web, tambi√©n est√°n los filtros anti-spam que tienen tiempo benefici√°ndose de estas tecnolog√≠as.

La aplicación práctica depende de los datos que se encuentren disponibles en la empresa y de la imaginación, a continuación mostraremos algunos ejemplos:

  • Detecci√≥n de fraude en transacciones.
  • Disminuci√≥n de errores en la producci√≥n mediante sistemas de Visi√≥n Artificial
  • Lograr predecir fallos en los equipos tecnol√≥gicos.
  • Pronosticar que trabajadores o empleados ser√°n rentables el a√Īo pr√≥ximo.
  • Bas√°ndose en comportamientos en redes sociales y en la web, selecciona clientes potenciales.
  • Lograr predecir el tr√°fico urbano.
  • Encontrar el momento indicado para actualizar Facebook, publicar twits o enviar newsletter.
  • Prediagnosticar enfermedades a un paciente bas√°ndose en sus s√≠ntomas.
  • Controlar la producci√≥n en aplicaciones para la Industria 4.0
  • El comportamiento de una aplicaci√≥n m√≥vil puede cambiarse para que se adapte a las necesidades de cada usuario.
  • Detecci√≥n de instrucciones en una red de comunicaciones de datos.
  • Decidir el mejor horario para llamar a un cliente.
  • Mantenimiento predictivo de sistemas rob√≥ticos

Técnicas de clasificación de Machine Learning

  • √Ārboles de decisiones.
  • Reglas de asociaci√≥n.
  • Algoritmos gen√©ticos.
  • Redes neuronales artificiales.
  • M√°quinas de vectores de soporte.
  • Algoritmos de agrupamiento.
  • Redes bayesianas.

Conocimientos de Machine Learning

Son tres los tipos de conocimiento que se pueden obtener del Machine Learning, los cuales son:

  • Crecimiento: este conocimiento se adquiere de todo los que nos rodea y guarda la informaci√≥n en la memoria, la cual suele dejar huellas.
  • Reestructuraci√≥n: este proceso se basa cuando un individuo interpreta los conocimientos, los razona y genera nuevos conocimientos.
  • Ajuste: este conocimiento se obtiene cuando se generalizan diversos conceptos o se generan los propios.

Durante el proceso de Machine Learning, estos tres tipos de conocimiento se emplean, aunque cada uno de estos dependerá de las características de lo que se está tratando de aprender. Este aprendizaje más que un requerimiento, se trata de un factor principal para que se satisfagan las necesidades de la Inteligencia Artificial.

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