Con la llegada de la inteligencia artificial a nuestras vidas, el aprendizaje automático es uno de esos conceptos que generan interés, pero que despiertan muchas dudas por tratarse de algo que antes estaba relacionado solo con los profesionales del mundo tecnológico.
Puesto que ahora todos tenemos acceso a estas herramientas es normal que se busque información sobre la inteligencia artificial, siendo el aprendizaje automático uno de los conceptos más importantes para entenderla.
Por eso, con el objetivo de que las diferentes industrias puedan adaptarse a las nuevas tecnologías, las formaciones IA para empresas son tendencia y están preparando a los profesionales del presente y el futuro.
En el caso concreto de este artículo, queremos responder las dudas frecuentes que tienen las personas sobre el aprendizaje automático y su relación con la inteligencia artificial, para que no tengas ninguna duda sobre estos conceptos básicos.
¿Qué significa aprendizaje automático?
Entrando en materia, hay que decir que el aprendizaje automático es la capacidad de los sistemas informáticos para analizar datos, así como para identificar patrones y para mejorar su rendimiento en los trabajos para los que han sido creados sin depender de instrucciones programadas.
Por lo tanto, el aprendizaje automático forma parte de la inteligencia artificial, siendo de hecho una herramienta muy importante para solucionar aquellos problemas que requieren de predicciones, de clasificaciones, o de agrupaciones basadas en una gran cantidad de datos complejos.
Como es lógico, el fundamento por el que funciona el aprendizaje automático se centra en el uso de algoritmos, que permiten a los modelos generar predicciones a partir de los conjuntos de datos antes mencionados. Además, hay que añadir que dichos algoritmos trabajan con tres componentes principales:
- Datos de entrada: Que es la información inicial que puede incluir características importantes y etiquetas que están asociadas a cada observación.
- Modelo: La cual es una representación matemática que establece las relaciones entre las variables de los datos.
- Resultados: Las predicciones o clasificaciones que están basadas en los patrones aprendidos.
De esta forma, el aprendizaje automático utiliza estas herramientas para poder adaptarse y para se capaz de mejorar con el tiempo, a medida que procesa nuevos datos, con el objetivo de ser un sistema flexible y útil en donde el trabajo sea variable y difícil de automatizar.
Ten en cuenta que el aprendizaje automático no es un conjunto fijo de técnicas, sino que más bien hay que considerarlo como un campo en constante desarrollo.
De hecho, su capacidad para adaptarse a la creciente complejidad de los datos lo sitúa como un área de investigación muy importante en esta nueva era digital donde la tecnología va a incorporarse a prácticamente cualquier situación de nuestras vidas.
¿Qué es un algoritmo de machine learning?
Un algoritmo de aprendizaje automático sería un conjunto finito de reglas, o de procedimientos, que transforman unos determinados datos de entrada en información que sea útil para el sistema, mediante el uso de técnicas estadísticas y computacionales.
Los algoritmos trabajan siguiendo una serie de pasos básicos, siendo el primero de ellos en el que reciben un conjunto de datos de entrenamiento, los cuales, por supuesto, deben ser representativo de los datos reales para que este paso tenga sentido.
Luego, el algoritmo ajusta sus parámetros internos para modelar estos datos y una vez completado el entrenamiento, si todo a salido bien, sería capaz de realizar predicciones o clasificaciones sobre nuevos datos que el sistema no ha visto anteriormente.
La verdad es que aunque los algoritmos de aprendizaje automático son herramientas muy interesantes y muy útiles, su implementación no es un camino de rosas y puede tener varios problemas, ya que la calidad y la cantidad de los datos disponibles es lo más importante para su desarrollo.
Además, también lo es la propia elección o el desarrollo de un modelo ideal para un trabajo concreto, sin olvidar las cuestiones referentes a la IA ética con respecto al sesgo en los datos y la privacidad de las personas.
¿Cómo funciona un modelo de aprendizaje automático y qué elementos lo forman?
Para entender cómo funciona un modelo de este tipo, es necesario primero conocer cuales son sus elementos clave, así como los pasos que están involucrados en su desarrollo.
Un modelo de aprendizaje automático se compone de los siguientes elementos fundamentales, algunos de los cuales ya han sido mencionados en los apartados anteriores:
Datos de entrenamiento: Que son los conjuntos de datos que se utilizan para enseñar al modelo. Por lo general, incluyen ejemplos con los que el modelo aprende a realizar nuevos análisis que lo hacen mejorar en su función o aprender realizar nuevas tareas.
Características: Son las propiedades que son medibles, o los atributos que se extraen de los propios datos y que el modelo analiza para identificar los patrones que le permiten ‘aprender’.
Algoritmo: El cual define el método matemático que se utiliza para aprender a partir de los datos que se le proporcionan al sistema. Los más utilizados y que sirven como ejemplo serían la regresión lineal, las redes neuronales artificiales, o los árboles de decisión.
Parámetros: Que son valores ajustables dentro del modelo que se modifican durante el entrenamiento, para poder minimizar errores y también para mejorar el rendimiento.
La utilización de todos estos elementos mediante el funcionamiento de un modelo de aprendizaje automático se inicia cuando se recopilan los datos y se preparan eliminando la información que se considera redundante o las inconsistencias, con el objetivo de que los datos de entrenamiento estén ‘limpios’ y bien estructurados.
Después, según el problema a resolver, se elige o se desarrolla un algoritmo concreto para que el modelo analice los datos de entrenamiento y ajuste sus parámetros para poder aprender nuevos patrones.
¿Qué tipos de aprendizaje automático existen?
El aprendizaje automático, que como estamos viendo es un área de mayor importancia de la inteligencia artificial, se puede hacer siguiendo diferentes metodologías, ya que todas ellas están preparadas para que los sistemas puedan aprender de los datos de entrenamiento.
Aprendizaje supervisado: En este método, el modelo se entrena utilizando un conjunto de datos que están previamente etiquetados, donde cada entrada tiene una respuesta asociada para que el sistema aprenda a predecir resultados basados en ejemplos previos.
Aprendizaje no supervisado: A diferencia del supervisado, en este método se trabaja con datos que no poseen etiquetas predefinidas, por lo que el objetivo es identificar patrones o estructuras dentro de los propios datos.
Método de aprendizaje semisupervisado: Donde se combinan los datos etiquetados y los no etiquetados, siendo útil en aquellas situaciones donde obtener etiquetas es algo costoso o complicado, ya que el aprendizaje semisupervisado hace que se puedan aprovechar muchos datos no etiquetados para mejorar la precisión del modelo.
Aprendizaje por refuerzo: El cual se basa en la interacción de un robot o un programa con su entorno, de tal manera que va aprendiendo a través de un sistema de recompensas y penalizaciones, donde el objetivo es que obtenga el máximo de recompensas posible.
Con toda esta información, seguro que te han dado ganas de aprender a utilizar la inteligencia artificial para asegurar tu futuro profesional, o para posicionar a tu empresa en la economía del futuro.
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