Asistentes que traducen de un idioma a otro de forma instantánea, coches que se conducen solos, sugerencias de compra personalizadas, algoritmos que predicen propiedades moleculares para crear nuevos medicamentos, etc. Todo esto es posible gracias a la Inteligencia Artificial y específicamente al Machine Learning o aprendizaje automático.
Esta tecnología está presente en una amplia variedad de campos como las comunicaciones, el transporte, la robótica, la asistencia sanitaria, la industria militar, entre otros tantos. La base del machine learning está en el hecho de que los ordenadores son capaces de ‘aprender por sí mismos’ como el ser humano, aunque hay que tener claro que las máquinas solo lo hacen a través de algoritmos que introduce el humano, así que su aprendizaje no es independiente.
Cómo funciona el Machine Learning
Los sistemas de Machine Learning funcionan como una red neuronal con nodos y ramificaciones que van desglosando la información suministrada y ordenándola de una manera específica. De esta forma, la herramienta puede generar automáticamente algoritmos que le sirven para analizar todo el conjunto de datos, identificando patrones complejos para proporcionar respuestas lógicas acerca de comportamientos futuros.
Mientras más datos y parámetros sean suministrados a la plataforma, más específicos serán los resultados obtenidos por el sistema automatizado. Estos servirán para tomar acciones efectivas para solucionar un asunto en específico.
3 tipos diferentes de algoritmos de Machine Learning
Existen tres tipos diferentes de algoritmos utilizados por el aprendizaje automático para predecir comportamientos y tendencias. Estos son el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje por refuerzo.
A continuación, se menciona como funciona cada uno de ellos.
1. Aprendizaje supervisado
En este tipo de algoritmos es necesario introducir al sistema cierta cantidad de datos con información específica acerca de cada una de las variables (variables dependientes). De esta manera el software podrá relacionar parámetros que identifiquen la variable a través de la descripción suministrada (variables independientes). Todo el conjunto de datos base que se le proporcionó al sistema servirá como un aprendizaje para que el programa analice cualquier información nueva y la relacione con la que ya fue registrada en su memoria.
Por ejemplo, para que un ordenador pueda distinguir entre un perro o un gato, los usuarios deben etiquetar cada uno de los animales agregando características que sirvan para establecer las diferencias de uno con el otro. Una vez que se haya cargado la información suficiente que permita identificar al animal, el sistema aplicará el aprendizaje automático para que en el futuro los clasifique sin la necesidad de agregar más información.
Al proceso de capacitación o aprendizaje supervisado se debe agregar todo tipo de información relevante y detallada que pueda ser utilizada por el sistema para clasificar las variables de manera automática y con un alto nivel de precisión. Como ejemplos de métodos de aprendizaje supervisado para el análisis de datos se pueden mencionar el árbol de decisión, la regresión, el bosque aleatorio, la regresión logística, entre otros.
2. Aprendizaje no supervisado
A diferencia del aprendizaje supervisado, los algoritmos para el aprendizaje no supervisado no cuentan con etiquetas o descripciones detalladas proporcionadas por el usuario para programar el algoritmo que clasifica las variables. En cambio, se introducen una gran cantidad de datos y parámetros que el sistema analiza y relaciona a través de similitudes o patrones que le sirvan para clasificar las variables y arrojar resultados.
Este método se basa en el agrupamiento automático por abstracción de parámetros similares que sirven para ordenar los datos y analizarlos por separado. El algoritmo no supervisado funciona de manera muy similar a la forma en cómo los humanos procesamos la información. Este método es un ejemplo claro del funcionamiento de los software o programas para el reconocimiento facial.
3. Aprendizaje por refuerzo
El funcionamiento del algoritmo por refuerzo se basa en el aprendizaje a través del ensayo y el error. En este método el sistema está expuesto a un conjunto de escenarios en donde debe tomar decisiones de manera autónoma que lo conducen a un acierto o a un error. En el caso de decisiones acertadas, se compensa o premia dicho éxito y en el caso de un error se penaliza para que se identifiquen las fallas.
De esta manera se induce a un aprendizaje por refuerzo basado en la experiencia que hace que las acciones o respuestas automáticas del sistema sean cada vez más acertadas. Como ejemplo de este tipo de aprendizaje se destaca la conducción de vehículos automáticos y los procesos para la toma de decisiones.
Fuente: Economía TIC Héctor Fernández
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