IA

Qué es el Machine Learning y el Aprendizaje Automático

Por definición el Aprendizaje Automático, o en inglés Machine Learning, es una disciplina de ciencias informáticas directamente relacionada con la Inteligencia Artificial. El Machine Learning es la capacidad que posee un software o una máquina para aprender a través de la adaptación de varios algoritmos de su programación, es decir identificar patrones complejos en múltiples 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 AGV, 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 cálculos propios según la cantidad de datos recogidos en el sistema y mientras se obtengan más datos, las acciones resultantes serán mejores y más precisas.

Hasta cierto punto, estas computadoras se programan a sí mismas, empleando estos algoritmos, los cuales tienen la función de actuar como un ingeniero que pueda diseñar nuevas respuestas, según la información 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 cálculo que proporcionen también será mayor para el sistema informático.

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 número de datos relevantes con el fin de que suministre mas respuestas validas, y por ello, se recomienda utilizar un mínimo de seis entradas de datos reales para cada respuesta que se diseñe.

El Machine Learning es de gran ayuda para modelar y recopilar conocimiento, con la finalidad de facilitar información especifica y para la elaboración de mejores herramientas de trabajo para las personas. Durante los próximos años, se prevé que el uso de algoritmos serán 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.

Según la cantidad de ejemplos que se den en una situación, se elabora un modelo que deduce y generaliza un comportamiento ya visto; a partir de este patrón procede a realizar predicciones para casos nuevos.

A continuación se muestran los principales tipos de Machine Learning:

  • Aprendizaje supervisado: se basa en la información 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 imágenes 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, basándose en varios patrones que durante su entrenamiento ha registrado. Este sistema se le llama clasificación.
  • 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 abstracción y comprensión de patrones de información de modo directo. Se trata de un método de entrenamiento similar a la forma en que procesa la información un ser humano. También 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 autónomo, se suele penalizar cuando toma una decisión errada, esto se hace mediante un sistema que registra estos valores. Donde existe un sistema de castigos y premios, y el vehículo se ve forzado a desarrollar un aprendizaje efectivo de hacer sus tareas. Se trata de una técnica 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 introducción de información en gran cantidad.
  • Transducción: este sistema es muy similar al aprendizaje supervisado, aunque no construye una función de manera clara, solo trata de predecir variedades de ejemplos futuros.
  • Aprendizaje multi-tarea: son los métodos de aprendizaje que emplean previamente conocimiento aprendido por el sistema, donde están propensos a enfrentarse a diversos problemas.

Historia del Machine Learning

El Machine Learning se considera que nació de la búsqueda de la Inteligencia Artificial; cuando en sus primeros días la IA era una disciplina académica algunos investigadores tenían el interés en hacer que las máquinas de alguna manera aprendieran. Estos problemas se trataron de resolver con varios métodos simbólicos, asimismo, con perceptrones o redes neurales y otros modelos lineales conocidos en las estadísticas.

En los años 90, el Machine Learning logró ganar cierta popularidad, ya que la estadística y la informática 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 trabajaría.

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 código 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 geométricos: estos son construidos en el espacio de instancias. Pueden tener una, dos o más dimensiones. Si existe un borde de decisión lineal entre las categorías, se puede decir que los datos son separables linealmente.
  • Modelos probabilísticos: son los que intentan determinar la distribución de probabilidades, describiendo la función que enlaza los valores determinados con valores de las características. Para desarrollar estos modelos probabilísticos existe un concepto clave que es la estadística bayesiana.
  • Modelos lógicos: son los que expresan y transforman las probabilidades en reglas organizadas en forma de árbol de decisión.
  • 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 máquinas de vectores de apoyo son modelos de gradientes.

Importancia del Machine Learning y del Big Data

Actualmente las empresas están generando de manera exponencial un gran volumen de datos, siendo una ventaja competitiva para muchos sectores extraer la información valiosa y analizarla, que es a lo que llamamos Big data. Las capacidades que nos ofrece el Machine Learning se deben aprovechar al máximo, ya que esta tecnología ofrece beneficios para infinidad de aplicaciones. En el mercado existen diversas herramientas de especial interés para las pequeñas y medianas empresas, ya que destacan por su sencillez y porque son económicamente 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 señalar que estos sistemas proporcionan los resultados de manera precisa y rápida, sin intervención humana, gracias a tecnologías 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 día está siendo aprovechado en sectores de compras online; se trata del online advertising, donde se coloca un anuncio para que tenga mayor visibilidad según el usuario que visita la web, también están los filtros anti-spam que tienen tiempo beneficiándose de estas tecnologías.

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

  • Detección de fraude en transacciones.
  • Disminución de errores en la producción mediante sistemas de Visión Artificial
  • Lograr predecir fallos en los equipos tecnológicos.
  • Pronosticar que trabajadores o empleados serán rentables el año próximo.
  • Basándose en comportamientos en redes sociales y en la web, selecciona clientes potenciales.
  • Lograr predecir el tráfico urbano.
  • Encontrar el momento indicado para actualizar Facebook, publicar twits o enviar newsletter.
  • Prediagnosticar enfermedades a un paciente basándose en sus síntomas.
  • Controlar la producción en aplicaciones para la Industria 4.0
  • El comportamiento de una aplicación móvil puede cambiarse para que se adapte a las necesidades de cada usuario.
  • Detección de instrucciones en una red de comunicaciones de datos.
  • Decidir el mejor horario para llamar a un cliente.
  • Mantenimiento predictivo de sistemas robóticos

Técnicas de clasificación de Machine Learning

  • Árboles de decisiones.
  • Reglas de asociación.
  • Algoritmos genéticos.
  • Redes neuronales artificiales.
  • Máquinas 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 información en la memoria, la cual suele dejar huellas.
  • Reestructuración: 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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