Jornada de puertas abiertas 15 de septiembre

Machine Learning: definición, funcionamiento, usos

Machine learning

Descubre todo lo que necesitas saber sobre el Machine Learning: definición, funcionamiento, diferentes categorías, etc. ¡Lo sabrás todo sobre el Machine Learning y su impacto revolucionario en todos los ámbitos!

El Machine Learning o aprendizaje automático es un campo científico y, más particularmente, una subcategoría de inteligencia artificial. Consiste en dejar que los algoritmos descubran «patterns», es decir, patrones recurrentes, en conjuntos de datos. Esos datos pueden ser números, palabras, imágenes, estadísticas, etc.

Todo lo que se pueda almacenar digitalmente puede servir como dato para el Machine Learning. Al detectar patrones en esos datos, los algoritmos aprenden y mejoran su rendimiento en la ejecución de una tarea específica.

En resumen, los algoritmos de Machine Learning aprenden de forma autónoma a realizar una tarea o hacer predicciones a partir de datos y mejorar su rendimiento con el tiempo. Una vez entrenado, el algoritmo podrá encontrar los patrones en nuevos datos.

¿Cómo funciona el Machine Learning?

Hay cuatro etapas principales en el desarrollo de un modelo de Machine Learning. Por lo general, es un Data Scientist quien gestiona y supervisa el proceso. 

El primer paso es seleccionar y preparar un conjunto de datos de entrenamiento. Esos datos se utilizarán para alimentar el modelo de Machine Learning para aprender a resolver el problema para el que se ha diseñado.

Los datos se pueden etiquetar para indicarle al modelo las características que debe identificar. También pueden estar sin etiquetar, entonces será el modelo el que deberá detectar y extraer características recurrentes por sí mismo.

En ambos casos, los datos deben prepararse, organizarse y limpiarse cuidadosamente. De lo contrario, el entrenamiento del modelo de Machine Learning puede estar sesgado. Los resultados de sus predicciones futuras se verán afectados directamente.

El segundo paso es seleccionar un algoritmo para ejecutar sobre el conjunto de datos de entrenamiento. El tipo de algoritmo que se emplea depende del tipo y del volumen de datos de entrenamiento y del tipo de problema que haya que resolver.

El tercer paso es entrenar el algoritmo. Es un proceso de repetición. Las variables se ejecutan a través del algoritmo y los resultados se comparan con los que debería haber producido. Los «pesos» y el sesgo se pueden ajustar para aumentar la precisión del resultado.

Después se vuelve a ejecutar las variables hasta que el algoritmo produzca el resultado correcto en la mayoría de los casos. El algoritmo entrenado es el modelo de Machine Learning.

El cuarto y último paso es el uso y la mejora del modelo. Utilizamos el modelo sobre nuevos datos, cuyo origen depende del problema que haya que resolver. Por ejemplo, en los correos electrónicos se usará un modelo de Machine Learning diseñado para detectar spam.

¿Cuáles son los principales algoritmos de Machine Learning?

Existe una amplia variedad de algoritmos de Machine Learning. Algunos, sin embargo, se utilizan mucho más a menudo que otros. En primer lugar, se utilizan diferentes algoritmos para los datos etiquetados.

Los algoritmos de regresión, lineal o logística, permiten comprender las relaciones entre los datos. La regresión lineal se utiliza para predecir el valor de una variable dependiente en función del valor de una variable independiente. Sería por ejemplo, para predecir las ventas anuales de un comercial en función de su nivel de estudios o de experiencia.

La regresión logística a su vez se utiliza cuando las variables dependientes son binarias. Otro tipo de algoritmo de regresión llamado máquina de vectores de soporte es pertinente cuando las variables dependientes son más difíciles de clasificar.

Otro algoritmo de ML popular es el árbol de decisiones. Ese algoritmo permite establecer recomendaciones basadas en un conjunto de reglas de decisión partiendo de datos clasificados. Por ejemplo, es posible recomendar por qué equipo de fútbol apostar basándose en datos como la edad de los jugadores o el porcentaje de victorias del equipo.

Para los datos no etiquetados, a menudo se utilizan los algoritmos de «clustering». Ese método consiste en identificar los grupos con registros similares y etiquetar esos registros según el grupo al que pertenecen.

Anteriormente, se desconocen los grupos y sus características. Entre los algoritmos de clustering, encontramos K-medias, TwoStep o incluso Kohonen.

Los algoritmos de asociación permiten descubrir patrones y relaciones en los datos, e identificar las relaciones “si/entonces”, llamadas “reglas de asociación». Esas reglas son similares a las que se utilizan en el campo del Data Mining o minería de datos. 

Por último, las redes neuronales son algoritmos en forma de red con varias capas. La primera permite la captación de datos, una o más capas escondidas permiten sacar conclusiones de los datos captados y la última capa asigna una probabilidad a cada conclusión.

Una red de neuronas “profunda” está compuesta por múltiples capas ocultas que permiten afinar los resultados de la anterior. Es la que se utiliza en el campo del Deep Learning.

¿Qué es el Deep Learning?

El Deep Learning es una rama del Machine Learning, pero hoy en día es la más utilizada. Fue inventada por Geoffrey Hinton en 1986.

En pocas palabras, el Deep Learning es una versión mejorada del Machine Learning. El Deep Learning utiliza una técnica que le da mayor capacidad para detectar los patrones incluso los más sutiles.

Esta técnica se llama red de neuronas profundas. Esa profundidad corresponde al gran número de capas de nodos de cálculo que constituyen estas redes y que trabajan conjuntamente para tratar los datos y hacer predicciones.

Esas redes de neuronas se inspiran directamente en el funcionamiento del cerebro humano. Los nodos de cálculo se pueden comparar a las neuronas, y la red misma se parece al cerebro. 

¿Cuáles son los diferentes tipos de Machine Learning?

Diferenciamos 3 técnicas de Machine Learning : aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje reforzado. En el caso del aprendizaje supervisado, el más común, los datos se etiquetan para indicar a la máquina qué patrones tiene que buscar.

El sistema se entrena sobre un conjunto de datos etiquetados, con la información que se supone que tiene que determinar. Es posible que los datos ya estén clasificados de la forma en que se supone que debe hacerlo el sistema.

Este método requiere menos datos de entrenamiento que los demás y facilita el proceso de entrenamiento, ya que los resultados del modelo se pueden comparar con los datos ya etiquetados. Sin embargo, etiquetar los datos puede resultar caro. Un modelo también puede estar sesgado debido a los datos de entrenamiento, lo que afectará a su rendimiento más adelante cuando procese nuevos datos.

Por el contrario, en el caso del aprendizaje no supervisado, los datos no tienen etiquetas. La máquina se contenta con explorar los datos en busca de posibles patrones. Ingiere grandes cantidades de datos y utiliza algoritmos para extraer las características relevantes necesarias para etiquetar, ordenar y clasificar datos en tiempo real sin intervención humana.

En lugar de automatizar decisiones y predicciones, este enfoque ayuda a identificar patrones y relaciones que los humanos pueden pasar por alto en los datos. Esta técnica no es muy popular porque es menos fácil de aplicar. Sin embargo, es cada vez más popular en el campo de la ciberseguridad.

El aprendizaje «semisupervisado» se encuentra entre los dos y ofrece un punto medio entre aprendizaje supervisado y no supervisado. Durante el entrenamiento, se utiliza un conjunto de datos etiquetado más pequeño para guiar la clasificación y la extracción de características de un conjunto de datos no etiquetado más grande.

Este enfoque es útil en situaciones en las que no hay datos etiquetados suficientes para entrenar un algoritmo supervisado. Permite solventar el problema.

Finalmente, el aprendizaje por refuerzo consiste en dejar que un algoritmo aprenda de sus errores para lograr un objetivo. El algoritmo probará muchos enfoques diferentes para intentar lograr su objetivo.

Dependiendo de su rendimiento, será recompensado o penalizado para animarlo a continuar por un camino o cambiar su enfoque. Esta técnica se utiliza en particular para permitir que una IA supere a los humanos en los juegos.

Por ejemplo, AlphaGo de Google venció al campeón de Go a través del aprendizaje por refuerzo. Asimismo, OpenAI ha entrenado una IA capaz de derrotar a los mejores jugadores del videojuego Dota 2.

Casos de uso y aplicaciones

En los últimos años, hemos oído hablar de muchos avances en el campo de la inteligencia artificial. De igual manera, las aplicaciones de la IA se han multiplicado. En realidad, la gran mayoría de los avances alcanzados en este campo están directamente relacionados con el Machine Learning.

El Machine Learning se esconde detrás de un gran número de servicios modernos muy populares. Por ejemplo, los sistemas de recomendación de Netflix, Youtube y Spotify utilizan esta tecnología.

Lo mismo pasa con los motores de búsqueda como Google o Baidu, con las secciones de noticias de las redes sociales, tales como Facebook y Twitter o con los asistentes vocales como Siri y Alexa. Por todo esto, se puede considerar que el Machine Learning es un icono de innovación de principios del siglo XXI.

Es la razón por la cual las plataformas mencionadas y otros gigantes de la web recopilan enormes cantidades de datos personales de sus usuarios: el género de películas que te gustan, los enlaces en los que haces clic, las publicaciones a las que reaccionas, etc. todos esos datos se pueden utilizar para alimentar un algoritmo de Machine Learning y permitirle predecir lo que quieras.

El Machine Learning también permite que los robot aspiradores limpien por sí solos, que tu correo electrónico detecte los spams y que los sistemas de análisis por imagen médicos localicen los tumores de manera más eficiente. Los vehículos autónomos también utilizan el aprendizaje automático.

Los asistentes digitales, como Apple Siri, Amazon Alexa o Google Assistant, se basan en la tecnología de tratamiento natural del lenguaje (NLP). Se trata de una aplicación del ML que permite que los ordenadores traten datos vocales o textuales para “comprender” el lenguaje humano. Esta tecnología también es la que está detrás de la voz de tu GPS o a los chatbots y softwares de tipo “speech-to-text”.

Mientras que el Big Data continúe desarrollándose, generando cada vez más datos, y mientras la informática siga ganando fuerza, el Machine Learning ofrecerá aún más posibilidades

Ya no hay quien te pille con preguntas sobre Machine Learning. Esta disciplina es central en la Data Science, y puedes iniciarte en ella a través de nuestro curso de Data Scientist. Descubre como utilizar el lenguaje Python para el Machine Learning.

Machine Learning y análisis de datos

La Data Science y el análisis de datos utilizan de forma masiva el Machine Learning. Permite desarrollar, hacer pruebas y aplicar algoritmos de análisis predictivo sobre diferentes tipos de datos para predecir el futuro.

Automatizando el desarrollo del modelo analítico, el Machine Learning permite acelerar el análisis de datos y hacer que sea más preciso. Permite asignar a las máquinas tareas centrales del análisis de datos como la clasificación, el clustering o la detección de anomalías.

Los algoritmos se alimentan de datos y devuelven inferencias estadísticas, y pueden mejorarse de manera autónoma con el tiempo. Cuando detectan un cambio en los datos, son capaces de tomar decisiones sin intervención humana.

Por ahora, un humano sigue siendo necesario para revisar los resultados de los análisis producidos por los algoritmos de Machine Learning. Su papel consiste en dar sentido a esos resultados, o incluso asegurarse que los datos tratados por el algoritmo no estén sesgados ni alterados.

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