Dentro de la Inteligencia Artificial, uno de los campos más destacados es el del aprendizaje automático: el 'Machine Learning', una disciplina que permite a los ordenadores aprender por sí mismos y realizar tareas de forma autónoma sin necesidad de ser programados.
¿Y cómo se crea ese aprendizaje automático?
A través de algoritmos, se dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones en datos masivos para elaborar predicciones (análisis predictivo), esos datos pueden ser números, palabras, imágenes, estadísticas, opiniones, etc. Cada empresa y cada proyecto tiene un conjunto de características y necesidades específicas donde se van a concentrar los datos que se van a incluir, por eso es necesario conversar y revisar las necesidades y objetivos de la empresa en relación al problema que se desea resolver con Machine Learning. Fan Monitoring acompaña a sus clientes en la selección de modelos y características para que la aplicación de la solución sea exitosa.
Todo lo que se pueda almacenar digitalmente puede servir como dato para el Machine Learning. Al detectar patrones en esos datos, los algoritmos van a aprender y luego van a mejorar su rendimiento en la ejecución de una tarea específica.
Los algoritmos de Machine Learning aprenden de forma autónoma a realizar una tarea o hacer predicciones a partir de los datos y logran mejorar su rendimiento a través del tiempo. Una vez entrenado, el algoritmo podrá encontrar los patrones en nuevos datos.
Entonces, ¿qué tipos de algoritmos se construyen con Machine Learning y cuáles son las ventajas y desventajas de cada categoría?
Veamos los 3 tipos de algoritmos más utilizados:
1-Aprendizaje supervisado: estos algoritmos son los más comunes, los datos se etiquetan o clasifican para indicar a la máquina qué patrones tiene que buscar, cuentan con un aprendizaje previo basado en un sistema de etiquetas asociadas a unos datos que permiten al algoritmo de ML tomar decisiones o hacer predicciones.
Este método requiere menos datos de entrenamiento que otras categorías de ML 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 muy costoso. Y debemos tener en cuenta que el modelo también puede estar sesgado debido a los datos de entrenamiento, lo que podría afectar el rendimiento de este proceso, más adelante cuando verifique nuevos datos.
2-Aprendizaje no supervisado: estos algoritmos no cuentan con un conocimiento previo o etiquetas. Se enfrentan a un caos de datos con el objetivo de encontrar patrones que permitan organizarlos de alguna manera. La máquina explora los datos en busca de posibles patrones.
Se le brinda como "input"grandes cantidades de datos y el modelo 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 más difícil de aplicar. Sin embargo, es cada vez más popular en el campo de la ciberseguridad.
3-Aprendizaje por refuerzo o reforzado: su objetivo es que un algoritmo aprenda a partir de la propia experiencia. Esto es, que sea capaz de tomar la mejor decisión ante diferentes situaciones de acuerdo a un proceso de prueba y error en el que se recompensan las decisiones correctas. 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 juegos basados en una IA superen a los humanos en la contienda.
¿Y cómo se construye un algoritmo?
Veamos cómo se hace en el primer tipo de los algoritmos descritos, el “Aprendizaje supervisado” y cómo es el paso a paso para construirlo:
Supongamos que ya hemos seleccionado este algoritmo para ejecutar sobre un conjunto de datos de entrenamiento. Recordemos que 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 segundo paso es seleccionar y preparar el conjunto de datos de entrenamiento. Esos datos se utilizarán para alimentar el modelo de Machine Learning que aprenderá a resolver el problema para el que se ha diseñado basándose en los mismos. Es decir, casos que se van predecir o estimar y casos que ya cuentan con la etiqueta del resultado de dichas predicciones.
Se necesitará que el conjunto de datos incluya tanto las variables de entrada como las variables de salida para entrenar el modelo.
Estos datos se pueden etiquetar para indicarle a este modelo las características que debe identificar.
Los datos deben prepararse, organizarse y limpiarse cuidadosamente. De lo contrario, el entrenamiento del modelo de Machine Learning puede producir sesgos y los resultados de sus predicciones futuras se verán afectados directamente.
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 parámetros del modelo se pueden ajustar para aumentar la precisión del resultado.
Después se vuelve a ejecutar el proceso basándose en las variables de entrada hasta que el algoritmo produzca el resultado correcto en la mayoría de los casos.
El cuarto y último paso es el uso y la mejora del modelo. Utilizamos el modelo sobre nuevos datos y lo aplicamos para ver los patrones que arroja.
Ahora que tenemos el modelo ya entrenado lo podremos aplicar en nuestro campo de trabajo para obtener información precisa teniendo la posibilidad de ver más allá con los datos recolectados, así podremos aumentar las ventas, capacitar con las mejores habilidades y ganar más clientes.
Recordemos que cada algoritmo tiene sus fortalezas y debilidades, y la elección del algoritmo adecuado dependerá de la temática específica que se esté tratando de resolver.
Estos datos se pueden etiquetar para indicarle a este modelo las características que debe identificar.
Los datos deben prepararse, organizarse y limpiarse cuidadosamente. De lo contrario, el entrenamiento del modelo de Machine Learning puede producir sesgos y los resultados de sus predicciones futuras se verán afectados directamente.
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 parámetros del modelo se pueden ajustar para aumentar la precisión del resultado.
Después se vuelve a ejecutar el proceso basándose en las variables de entrada hasta que el algoritmo produzca el resultado correcto en la mayoría de los casos.
El cuarto y último paso es el uso y la mejora del modelo. Utilizamos el modelo sobre nuevos datos y lo aplicamos para ver los patrones que arroja.
Ahora que tenemos el modelo ya entrenado lo podremos aplicar en nuestro campo de trabajo para obtener información precisa teniendo la posibilidad de ver más allá con los datos recolectados, así podremos aumentar las ventas, capacitar con las mejores habilidades y ganar más clientes.
Recordemos que cada algoritmo tiene sus fortalezas y debilidades, y la elección del algoritmo adecuado dependerá de la temática específica que se esté tratando de resolver.
Fan Monitoring te ofrece la solución para comenzar a entrenar tus propios modelos de Machine Learning y alcanzar tus objetivos.
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Créditos imágenes:
Imagen de Ronald Carreño en Pixabay
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