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Qué es el Aprendizaje Automático (Machine Learning) y sus diferentes tipos
¡Hola a todos! Mi nombre es Love Agarwal y soy un ingeniero de soluciones de plataforma de datos para IBM Machine Learning. No hay duda de que este tema es muy candente y genera un gran interés tanto en profesionales de negocios como en tecnólogos. Así que hablemos sobre qué es el Aprendizaje Automático o Machine Learning.
Antes de adentrarnos en los detalles, permítanme hablarles un poco sobre algunos términos que a menudo se usan indistintamente pero que tienen ciertas diferencias: la Inteligencia Artificial, el Aprendizaje Automático e incluso el Aprendizaje Profundo.
En el nivel más alto, la Inteligencia Artificial (IA) se define como el uso de computadoras o máquinas para imitar las habilidades de resolución de problemas y toma de decisiones de la mente humana. El Aprendizaje Automático es un subconjunto dentro de la IA que se centra en el uso de diversos algoritmos de autoaprendizaje que extraen conocimiento de los datos para predecir resultados. Por último, el Aprendizaje Profundo es un subconjunto del Aprendizaje Automático que se considera una forma escalable de Aprendizaje Automático, ya que automatiza gran parte del proceso de extracción de características y elimina parte de la intervención humana para permitir el uso de conjuntos de datos realmente grandes. Pero hoy nos centraremos en el Aprendizaje Automático, dejando de lado los otros dos.
Tipos de Aprendizaje Automático
El primer tipo de Aprendizaje Automático del que hablaremos es el Aprendizaje Supervisado. En este enfoque, utilizamos conjuntos de datos etiquetados para entrenar algoritmos para clasificar datos o predecir resultados. Cuando menciono «etiquetados», me refiero a que las filas en el conjunto de datos están etiquetadas, marcadas o clasificadas de alguna manera interesante que nos proporciona información sobre esos datos. Podría ser un «sí» o un «no», o podría ser una categoría específica de algún atributo diferente.
¿Cómo aplicamos las técnicas de Aprendizaje Automático Supervisado? Esto realmente depende de su caso de uso particular. Podríamos estar utilizando un modelo de clasificación que reconoce y agrupa ideas u objetos en categorías predefinidas. Un ejemplo de esto en el mundo real es la retención de clientes. Si usted está en el negocio de gestionar clientes, uno de sus objetivos suele ser minimizar e identificar la deserción de clientes, es decir, aquellos clientes que ya no compran un producto o servicio en particular. Y queremos evitar la deserción porque casi siempre es más costoso adquirir un nuevo cliente que retener a uno existente. Si tenemos datos históricos del cliente, como su actividad y si se han dado de baja o no, podemos construir un modelo de clasificación utilizando el Aprendizaje Automático Supervisado y nuestro conjunto de datos etiquetados que nos ayudará a identificar a los clientes que están a punto de darse de baja y nos permitirá tomar medidas para retenerlos.
El otro tipo de Aprendizaje Automático Supervisado es la Regresión. En este caso, construimos una ecuación utilizando varios valores de entrada con sus pesos específicos determinados por el valor general de su impacto en el resultado, y utilizamos estos para generar una estimación de un valor de salida. Por ejemplo, las aerolíneas dependen en gran medida del Aprendizaje Automático y utilizan técnicas de regresión para predecir con precisión cuánto deben cobrar por un vuelo en particular. Utilizan diversos factores de entrada, como los días antes de la salida, el día de la semana, el origen y el destino, para predecir un valor monetario preciso para maximizar sus ingresos.
Ahora pasemos al segundo tipo de Aprendizaje Automático, que es el Aprendizaje No Supervisado. En este enfoque, utilizamos algoritmos de Aprendizaje Automático para analizar y agrupar conjuntos de datos no etiquetados. Este método nos ayuda a descubrir patrones ocultos o agrupamientos sin necesidad de intervención humana. Aquí estamos utilizando datos no etiquetados.
Hablemos sobre las diferentes técnicas de Aprendizaje No Supervisado. Un método es el agrupamiento, y un ejemplo real de esto es cuando las organizaciones intentan realizar la segmentación de clientes. Cuando las empresas intentan realizar una comercialización efectiva, es realmente fundamental que comprendan quiénes son sus clientes, para poder conectarse con ellos de la manera más relevante posible. A menudo, no es obvio o claro cómo ciertos clientes son similares o diferentes entre sí, y los algoritmos de agrupamiento pueden ayudar a tener en cuenta una variedad de información sobre el cliente, como su historial de compras, actividad en redes sociales o sitios web, geografía, y mucho más, para agrupar a clientes similares en categorías, de manera que podamos enviarles ofertas más relevantes, brindarles un mejor servicio al cliente y ser más precisos en nuestros esfuerzos de comercialización.
El último punto que quiero mencionar del Aprendizaje No Supervisado es la reducción de dimensionalidad. No entraré en detalles en este video, pero esto se refiere a técnicas que reducen la cantidad de variables de entrada en un conjunto de datos, de manera que no dejemos que algunos parámetros redundantes representen en exceso el impacto en el resultado.
Por último, quiero hablarles sobre el último tipo de Aprendizaje Automático que mencionaré hoy, y se llama Aprendizaje por Reforzamiento. Esto es una forma de Aprendizaje Semi-Supervisado en el que normalmente tenemos un agente o sistema que realiza acciones en un entorno. Luego, el entorno recompensa al agente por movimientos correctos o lo castiga por movimientos incorrectos. A través de muchas iteraciones de este proceso, podemos enseñar a un sistema una tarea específica. Un ejemplo genial de este método en el mundo real son los autos autónomos. La conducción autónoma tiene varios factores: el límite de velocidad, las zonas transitable, las colisiones, etc. Podemos usar formas de Aprendizaje por Reforzamiento para enseñar a un sistema cómo conducir, evitando colisiones y respetando los límites de velocidad, entre otras cosas.
Resumen de los tipos de Aprendizaje Automático
Tipo de Aprendizaje Automático | Descripción | Ejemplo |
---|---|---|
Aprendizaje Supervisado | Utiliza conjuntos de datos etiquetados para clasificar datos o predecir resultados. | Clasificación de clientes para evitar la pérdida de clientes. |
Regresión | Construye una ecuación usando varios valores de entrada para generar una estimación de un valor de salida. | Predicción de precios de vuelos por parte de las aerolíneas. |
Aprendizaje No Supervisado | Analiza y agrupa conjuntos de datos no etiquetados para descubrir patrones ocultos. | Segmentación de clientes para marketing efectivo. |
Aprendizaje por Reforzamiento | Enseña a un sistema una tarea específica a través de recompensas y castigos. | Enseñanza de autos autónomos para conducir sin colisiones y respetando los límites de velocidad. |
Preguntas frecuentes (FAQs)
1. ¿Qué es el Aprendizaje Automático?
El Aprendizaje Automático es una rama de la Inteligencia Artificial que se centra en el uso de algoritmos para permitir a las máquinas aprender a partir de los datos y tomar decisiones o realizar tareas sin ser programadas explícitamente para cada acción.
2. ¿Cuál es la diferencia entre el Aprendizaje Automático Supervisado y No Supervisado?
El Aprendizaje Automático Supervisado utiliza conjuntos de datos etiquetados para entrenar algoritmos y predecir resultados, mientras que el Aprendizaje Automático No Supervisado analiza y agrupa conjuntos de datos no etiquetados para descubrir patrones ocultos sin la necesidad de intervención humana.
3. ¿Cuándo se utiliza el Aprendizaje Automático por Reforzamiento?
El Aprendizaje Automático por Reforzamiento se utiliza cuando queremos enseñar a un sistema a realizar una tarea específica a través de recompensas y castigos en función de sus acciones en un entorno determinado. Es comúnmente utilizado en áreas como la robótica y los autos autónomos.
4. ¿Qué técnicas se utilizan en el Aprendizaje Automático para reducir la dimensionalidad?
El Aprendizaje Automático utiliza técnicas como PCA (Análisis de Componentes Principales) y LDA (Análisis Discriminante Lineal) para reducir la dimensionalidad de un conjunto de datos, eliminando variables redundantes y representando de manera más efectiva la relación entre los atributos.
5. ¿Dónde puedo aprender más sobre los algoritmos comunes de Aprendizaje Automático y cómo aplicarlos en la ciencia de datos?
Le recomiendo que consulte algunos enlaces en la descripción para obtener más información sobre los algoritmos comunes de Aprendizaje Automático y cómo aprovecharlos en la ciencia de datos.
Espero que hayan encontrado este artículo sobre el Aprendizaje Automático interesante. Si desean profundizar en algún aspecto específico, les animo a que sigan investigando y aprendiendo más al respecto. No olviden revisar nuestros otros artículos relacionados para seguir desarrollando sus habilidades en este fascinante campo.
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Hola, somos Mila Jiménez y César Sánchez. Dos apasionados de la ciberseguridad con muchos años de experiencia. Hemos trabajado en muchas empresas del mundo TI y ahora nos apetece compartir nuestro conocimiento con cualquiera que lo necesite.
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