Aprendizaje automático ¿Qué es, cómo funciona y cuál es su utilidad?

El hecho de que los ordenadores puedan realizar tareas complejas es gracias al aprendizaje automático, una rama de la inteligencia artificial que está presente en muchos aspectos de la vida moderna, siendo utilizado en aplicaciones como Netflix, Spotify, Alexa o Gmail.

Pero también es una herramienta muy útil en los espacios empresariales, para mejorar la experiencia de los clientes, interpretar los datos recibidos y automatizar las respuestas. Igualmente, contribuye a realizar un análisis certero de la rentabilidad que tienen las campañas de marketing digital, logrando adaptarlas o modificarlas según sea el caso.

¿Sabes cuándo se creó el Machine Learning o aprendizaje automático como se le denomina frecuentemente? La respuesta la tendrás en este tutorial. Además, la lectura se complementa con el uso que tiene esta tecnología, los retos y limitaciones mirando al futuro, su funcionamiento real y las técnicas que se utilizan.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es un proceso en el que se utilizan las matemáticas para que un ordenador aprenda sin recibir instrucciones directas. Acá entran en juego los algoritmos. Ellos crean determinados patrones que hacen predicciones y en la medida que van trabajando, adquieren experiencia que les ayuda a ser más precisos en sus operaciones.

Los programas informáticos que se crean son modificables, lo que permite que en el momento que se introducen nuevos datos estos puedan cambiar sin ningún trauma. Toda la información que reciben, bien sea en formato texto, vídeo o archivos se organizan en forma de etiquetas, logrando así que los algoritmos aprendan de ellos.

Historia y Origen ¿Quién y cuándo se creó el machine learning?

A lo largo de la historia, hubo algunos momentos que marcaron el nacimiento de esta tecnología. En 1812, aparece el teorema de Bayes que mostró la posibilidad real de que un evento ocurra basándose en las condiciones previas. Para el siglo XX, específicamente en 1940, se colocaron las bases de la programación informática, manteniéndose la expectativa en las décadas de 1950 y 1960 con la programación de las primeras máquinas inteligentes.

En 1950, Alan Turing desarrolló el “Test de Turing”, que programó una máquina para que engañara a un ser humano y dos años más tarde se escribió el primer algoritmo por parte de Arthur Samuel. Uno de los primeros experimentos fue gracias a los científicos Marvin Minksy y Dean Edmonds, quienes crearon un programa que fue capaz de salir de un laberinto aprendiendo de las experiencias.

El renacimiento propiamente fue en 1997 cuando el sistema IBM Deep Blue derrotó al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov. En épocas recientes, ya para el 2003 se presenta Google File System al que se le termina denominando Map & Reduce, todo esto tomando como referencia la gran cantidad de datos disponibles.

¿Cómo funciona el aprendizaje automático?

Los sistemas para que funcione el aprendizaje automático lo hacen en base a probabilidades, es decir se ejecutan determinadas tareas que deben arrojar un resultado. Estos tienen una serie de opciones entre las cuales debe estar la correcta. Se emplean por lo menos tres periodos, que son la clasificación, regresión para ver la relación que guardan unos factores con otros y al final la agrupación de los que son similares.

Una vez cumplidos los pasos anteriores, es donde se reconocen los patrones de trabajo, se asimilan los conocimientos, se detectan las irregularidades y se comienza a mejorar la certeza con la que se realizan las predicciones. Todo esto se logra valiéndose de las técnicas matemáticas que apoyan el aprendizaje automático del ordenador.

Usos y aplicaciones del machine learning

El uso que se le puede dar a esta tecnología depende de la creatividad que tenga el programador, pero la realidad es que en cualquier momento la puedes estar utilizando sin darte cuenta.

Como se evidencia en los siguientes ejemplos:

• Reconocimiento de voz: actúa y responde cuando le hablas, buscando música, calendario, recordatorios etc.
• Diagnósticos de enfermedades: con los datos que se han recolectado, ya es posible detectar a tiempo el cáncer de mama, por citar un caso.
• Reconocimiento facial: esta función muy utilizada en los dispositivos móviles puede reconocer si es tu rostro y realizar el descarte con relación a otros.
• Vehículos robotizados: las innovaciones automotrices indican que en el futuro los carros serán autónomos, reconociendo las rutas y respetando las señales de tránsito.
• Evitar los fraudes: distintas empresas utilizan el aprendizaje automático para combatir el blanqueo de capitales y reconocer si las millones de transacciones que se realizan son válidas.
• Mapas de Google: esta herramienta genera sugerencias de las mejores rutas a tomar tomando en cuenta la movilidad y el tráfico.
• Correos indeseados: cuando se marcan los email como no deseados automáticamente, es porque ya el sistema ha aprendido las cosas que no te interesan.
• Recomendación de productos: de acuerdo con tus búsquedas en línea, se establece una base de datos para ser utilizada en campañas de marketing digital acertadas.
• Asistencia virtual: con el uso del procesamiento del lenguaje natural se busca satisfacer las necesidades reales de los usuarios y responder a sus consultas.
• Mejoras en la seguridad: utilizando la detección de movimientos en las cámaras de seguridad.

Modelos de Learn Machine

Existen tres modelos en el aprendizaje automático que sirven para resolver cada tarea que se les asigna.

Estos patrones se dividen en geométricos, lógicos y probabilísticos, funcionando de la forma que se detalla a continuación:

Geométrico

Estos modelos trabajan de acuerdo con la similitud geométrica que existe en un espacio, sin importar que tengan múltiples dimensiones. Se utilizan las líneas y los planos con el objetivo de clasificar los segmentos o valerse de la distancia para representar la igualdad de dos puntos. Los modelos lineales están basados en la combinación de datos en sus entradas y los de distancia, como su nombre lo indica, trabajan en el trayecto tomando en cuenta el modo en que se transportan.

Lógico

Estos modelos dividen los espacios en segmentos y con ello se agrupan los datos, colocando entre otras cosas un método de clasificación simple como cierto o falso. El formato que se utiliza para expresar las probabilidades es el de árboles, realizando una estructura a la que se le asignan reglas para las condiciones que ocurrirán sucesivamente. Dicho de otra forma, en el modelo lógico los ordenadores convierten las probabilidades existentes y los datos recibidos en reglas para tomar decisiones finales.

Probabilístico

Estos modelos buscan determinar la forma cómo se distribuyen las probabilidades en torno a los valores previamente determinados. Uno de los referentes que se utiliza es la estadística bayesiana, que se basa en interpretar los grados de creencia o incertidumbre que puedan existir en base a determinado tema. Los modelos probabilísticos buscan encontrar la posibilidad real de que algo suceda tomando en cuenta una experiencia pasada. Se analiza la evidencia y en torno a ello se le asigna una etiqueta para identificarla.

Algoritmos usados en el aprendizaje automático

Los nuevos métodos tecnológicos y la capacidad cada vez mayor de procesamiento de datos con la que se crean los ordenadores, hace posible que se utilicen diferentes algoritmos en el aprendizaje automático.

Siendo los más comunes los supervisados, no supervisados, semi supervisados, por refuerzo, transducción y multitarea:

Supervisado

En este primer caso, los algoritmos trabajan con etiquetas, haciendo una búsqueda hasta encontrar la más adecuada. Con los datos que se introducen previamente, aprende y predice los valores correspondientes. Por ejemplo, si hay una serie de archivos etiquetados con un nombre, él podrá seleccionar todos los que sean similares.

Es algo similar a lo que ocurre con los filtros del correo electrónico. Una vez que se configuran y se les asignan las etiquetas, el sistema es capaz de aprender automáticamente a donde van cada uno de los mensajes que lleguen a la bandeja de entrada. Allí entra la clasificación teniendo en cuenta un objetivo claro.

No supervisado

En este segundo caso, el algoritmo no tiene los datos etiquetados. Solamente se conoce lo que se ha ingresado, por lo que las máquinas tienen que valerse de las similitudes para realizar el proceso de aprendizaje automático. Esto lleva a que se puedan conseguir ciertos parecidos pero que no tengan ningún valor práctico relacionado con la búsqueda.

El aprendizaje no supervisado es utilizado para descubrir cuál es la estructura que tienen los datos, esto debido a que es muy impredecible. Este proceso es similar al que realizan los bebés con los objetos que ven. Si en la casa hay una bicicleta, es probable que al salir a la calle y vean una hagan una relación aunque no precisamente sea la que es de ellos. No se les ha enseñado que es una, pero la pueden relacionar visualmente.

Semisupervisado

Estos algoritmos hacen una combinación entre los supervisados y los no supervisados. Pueden realizar un análisis de datos sin que estén completamente etiquetados. Esto ocurre mucho con las fotografías. Si se cargan a determinado servidor, la máquina es capaz de identificar los rostros de las personas y determinar las veces que aparecen en el álbum seleccionado. Los científicos han confirmado que la combinación de pequeños paquetes no etiquetados con otros que sí tienen etiquetas contribuye a mejorar la precisión y exactitud.

Por refuerzo

Esta área del aprendizaje automático tiene como referencia la psicología conductista, esto significa que la máquina aprende en base a las penalizaciones y recompensas que recibe o dicho de otra manera mediante ensayo y error para lograr objetivos puntuales. Haciendo una comparación valedera, sucede cuando a los perros se les premia con golosinas si realizan determinados movimientos, de esa forma van grabando las instrucciones recibidas.

El diagrama de funcionamiento del aprendizaje por refuerzo muestra la figura de un agente que se mueve en un ambiente en el cual desempeña determinadas acciones y cada vez que consigue su objetivo o deja de cumplirlo recibe las penalizaciones o recompensas según sea el caso. Para que el proceso se convierta en realidad, se utiliza la exploración y la explotación.

Por transducción

Esta modalidad es parecida al aprendizaje supervisado, pero no busca crear una operación sino solamente predecir las categorías tomando en cuenta los ejemplos de entrada. Acá se utilizan dos tipos adicionales de formación, que son el inductivo en base a la función de los datos concedidos y el deductivo que deriva los valores.

Se agrega a lo anterior, que en la transducción se emplean los datos almacenados cada vez que se requiere una predicción, basándose sobre todo en los elementos más cercanos. Se le denomina también aprendizaje basado en casos o instancias.

Multitarea

Lo que se busca con esta función es entrenar un algoritmo para que realice distintas tareas teniendo una representación compartida de cada una, pero a la vez se descubren los puntos en común y se diferencias unas asignaciones de otras. Todo esto ayuda a pulir la capacidad de predicción de forma más apropiada que en los modelos separados.

En uno de los sistemas en que se utiliza el método multitarea es en los filtros de spam de correos electrónicos. Aunque se emplea para tareas en distintos usuarios cumple la función de seleccionar los que son basura, al tener características particulares que permiten realizar la distinción.

Técnicas de clasificación del mechine learning ¿Cuáles son y cómo funcionan?

Una de las tareas que más llevan a cabo los sistemas de inteligencia artificial son las técnicas de clasificación, que son útiles para la predicción de una categoría.

Seguidamente se explican cuales son y cómo funcionan:

Árboles de decisiones

Estos algoritmos estadísticos son utilizados para procesar grandes volúmenes de datos y en base a ellos construir predicciones basadas en su clasificación. Los resultados que se obtendrán están sometidos a unos valores claves. Se utiliza mucho para medir el impacto en las compras de los consumidores de un mismo producto de diferentes marcas.

En este árbol existen los nodos internos que se basan en las características que llevan a tomar una decisión, las ramas que son las probables decisiones y los nodos finales que son el resultado que tiene una acción.

Reglas de asociación

Se busca descubrir la relación que tienen varios elementos en una base de datos muy grande. Por ejemplo, se puede medir la intención de compra de una persona y ofrecerle artículos similares que podrían gustarle. Es el sistema que utilizan las tiendas online, que al buscar un artículo te muestran lo que también buscaron otros usuarios relacionados con tu interés.

Este aprendizaje está basado en reglas puntuales que se basan en el interés mostrado desde el punto de vista comercial o en cualquier otro. Esto ayuda a los pequeños emprendedores a realizar estrategias de marketing y promocionar los posibles productos que más buscarán los compradores.

Algoritmos genéticos

Este método está basado en la selección natural, empleando frases como cruce o mutación que son comunes en biología. Acá se ponen a competir dos sistemas entre sí con una misma tarea utilizando un algoritmo mutado. Estos programas no actúan solos, sino que se les ha creado con propiedades capaces de auto modificarse.

Otro aspecto a considerar es que al ir auto aprendiendo son capaces de forma automática de identificar cualquier error que consigan e ir corrigiendo, lo que lleva a que el resultado que proporcione la máquina sea cada vez más preciso.

Redes neuronales artificiales

Las neuronas artificiales funcionan de forma similar a las naturales, están conectadas entre sí y agrupadas en capas, que marcan los niveles de cada una. En una primera instancia se colocan las que reciben los datos reales, luego siguen las ocultas que van en medio y se cierra con las de salida. El entrenamiento se basa en ajustar las respuestas de cada una a los datos que contienen para identificar las imágenes que guarden relación entre sí, ajustando los parámetros para hacer la tarea de la forma más precisa posible.

Máquinas de vectores de soporte

Estos algoritmos están vinculados a las tareas de clasificación y regresión. Internamente se consiguen un conjunto de puntos que pertenecen a una categoría, tomando en cuenta este factor se busca determinar si un punto desconocido pertenece a una rama o hay que crear una nueva.

Para resolver los problemas, primero se pasa por el entrenamiento y luego se procede a conseguir los resultados deseados. La máquina encontrará la mejor separación de los puntos sin importar la dimensión que tengan, solo analizando la cercanía con una de las categorías previamente elegidas.

Algoritmos de agrupamiento

Este método entra dentro del aprendizaje no supervisado y con él se obtienen datos que sirven para analizar estadísticas de diversos espacios. Con los resultados que se van obteniendo de los ejercicios se clasifican los puntos en grupos, tomando en cuenta sus características particulares. Hasta el momento no hay un criterio definido que indique cual es la mejor forma de realizar la agrupación, las preferencias individuales de cada investigador definen las prioridades. Sin embargo, se puede juntar por jerarquía, densidad, cuadrícula o partición.

Redes bayesianas

Las redes bayesianas presentan la analogía que tienen las variables entre sí y se basan en las probabilidades, ayudando a resolver incertidumbres o problemas muy complejos. Pueden detectar las anomalías que existen en un proyecto pero también realizar predicciones de distintos eventos y analizar la relación que guardan ellos.

Además se les puede utilizar para la toma de decisiones, realizar diagnósticos, razonamientos y conocimientos automatizados. Esta red permite compartir la información recabada con variables que aún son desconocidas y están en estudio.

Retos y limitaciones del Aprendizaje Automático

El uso frecuente de máquinas para realizar el trabajo que antes hacían los seres humanos y la capacidad de procesar datos cada vez mayor de los ordenadores son una muestra de que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático llegaron para quedarse.

Sin embargo, todavía hay muchos retos que esta tecnología tiene por delante y que debe superar para mantenerse en el tiempo, algunos de ellos se mencionan ahora:

• Costos muy elevados: por los precios no es accesible a todo el mundo, aunque es realmente útil en ámbitos empresariales y médicos.
• Acceso a los datos: para que el funcionamiento sea óptimo tienen que tener información actualizada y confiable, esto en todos los casos no siempre es posible.
• Pocos profesionales capacitados: para realizar los ajustes es necesario mano de obra preparada y el avance en este aspecto no ha sido tan rápido.
• Se limita a la programación: solo pueden hacer el trabajo para el que se les diseñó, necesitan los algoritmos que se encuentran en su interior.
• No desarrollan vínculos: aunque las máquinas trabajan de forma precisa y continua, no pueden tener habilidades que los seres humanos demuestran.
• Se crea dependencia a la tecnología: esto puede disminuir las capacidades de pensamiento y análisis de los seres humanos al tener todo a la mano.

Machine Learning vs Deep Learning ¿Cuáles son las diferencias entre ellos?

Como ya has visto, el Machine Learning se refiere a los algoritmos que utilizan los ordenadores con la finalidad de encontrar respuestas en los datos, aún sin ser programados para ello. Por su lado el Deep Learning es un aprendizaje más profundo, muy parecido a la forma de memorizar del ser humano.

Otras dos diferencias marcadas entre ambos métodos son las siguientes:

• En el Machine Learning el ser humano extrae las particularidades de los datos de forma manual mientras que en Deep Learning ya viene con la extracción de las características de los informes automáticamente.
• En el Machine Learning se deben guiar los pasos a dar por la máquina para que aprenda en la medida que practica; en Deep Learning al recibir los datos aprende por sí sola.n las diferencias entre ellos?