¿Qué es el machine learning?
¿Qué es el machine learning?
El machine learning es un tipo de inteligencia artificial que lleva a cabo tareas de análisis de datos sin instrucciones explícitas. La tecnología del machine learning puede procesar grandes cantidades de datos históricos, identificar patrones y predecir nuevas relaciones entre datos previamente desconocidos. Puede llevar a cabo tareas de clasificación y predicción en documentos, imágenes, números y otros tipos de datos.
Por ejemplo, una organización financiera podría entrenar un sistema de machine learning para clasificar las transacciones fraudulentas y genuinas. El sistema identifica patrones en los datos conocidos para adivinar o predecir con exactitud si una nueva transacción es genuina.
¿Qué es el machine learning en palabras sencillas?
ML es la abreviatura de machine learning, que es una rama de la inteligencia artificial (IA) y la computación que aprovecha los datos y los algoritmos para permitir que los sistemas de IA aprendan y mejoren de manera similar a la de los humanos, lo que mejora de forma progresiva su precisión con el tiempo.
¿Cuál es la diferencia entre el machine learning y la inteligencia artificial?
Aunque los términos machine learning e inteligencia artificial (IA) se utilicen de manera indistinta, no son lo mismo. El machine learning es una de las muchas ramas de la IA. Si bien el machine learning es IA, no todas las actividades de IA se consideran machine learning.
La inteligencia artificial es un término que engloba diferentes estrategias y técnicas que se utilizan para hacer que las máquinas se parezcan más a los humanos. La IA lo incluye todo, desde asistentes inteligentes como Alexa, chatbots y generadores de imágenes hasta aspiradoras robóticas y vehículos autónomos.
Por el contrario, los modelos de machine learning llevan a cabo tareas de análisis de datos más específicas, como clasificar documentos, etiquetar imágenes o predecir el programa de mantenimiento de los equipos de fábrica. La tecnología de machine learning se basa principalmente en las matemáticas y las estadísticas, mientras que hay otros tipos de IA más complejos.
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¿Cuál es la diferencia entre el machine learning y el aprendizaje profundo?
El aprendizaje profundo es una forma especializada de machine learning que utiliza redes neuronales artificiales para imitar el cerebro humano. Es una técnica avanzada para administrar tareas complejas, como el reconocimiento de imágenes y voz. El aprendizaje profundo sentó las bases para los avances en la inteligencia artificial generativa.
¿Cómo funciona el machine learning?
La idea central del machine learning es la existencia de una relación matemática entre cualquier combinación de datos de entrada y salida. El modelo de machine learning no conoce esta relación de antemano, pero puede adivinar si se brindan suficientes ejemplos de conjuntos de datos de entrada y salida. Esto significa que cada algoritmo de machine learning se crea en torno a una función matemática modificable. El principio subyacente puede entenderse así:
- Entrenamos el algoritmo al darle las siguientes combinaciones de entrada y salida (e,s): (2,10), (5,19) y (9,31)
- El algoritmo calcula que la relación entre la entrada y la salida es: o=3*i+4
- A continuación, le damos la entrada 7 y le pedimos que prediga la salida. Puede determinar automáticamente la salida como 25.
Si bien se trata de conocimientos básicos, el machine learning se centra en el principio de que los sistemas de computación pueden relacionar matemáticamente todos los puntos de datos complejos, siempre y cuando tengan suficientes datos y potencia de computación para procesarlos. Por lo tanto, la precisión de la salida está relacionada directamente con la magnitud de la entrada dada. Las fases del machine learning se detallan a continuación.
Preprocesamiento de datos
Los datos sin procesar se limpian y transforman para entrenar un modelo de machine learning. Esto implica tareas como administrar los valores faltantes, normalizar los datos a una escala común o codificar datos de texto en formatos numéricos. Los datos también pueden aumentarse o manipularse para mejorar la capacidad del modelo para manejar el caso de uso determinado. El preprocesamiento garantiza que los datos introducidos en el modelo sean pertinentes y estén estructurados adecuadamente.
Entrenamiento del modelo
Los datos preprocesados se utilizan para entrenar el algoritmo de machine learning. El algoritmo intenta identificar de forma iterativa la correlación matemática entre la entrada y la salida esperada de los datos de entrenamiento. El modelo aprende patrones y relaciones dentro de los datos y encapsula este conocimiento en sus parámetros. Ajusta los parámetros para minimizar la diferencia entre sus predicciones y los resultados reales aprendidos de los datos de entrenamiento.
Evaluación del modelo
El objetivo es garantizar que el modelo pueda generalizar más allá del conjunto de datos de entrenamiento. Para ello, se utiliza un conjunto de datos independiente denominado conjunto de validación. El resultado del modelo se mide con distintas métricas y puntos de referencia. Por ejemplo, considere un modelo entrenado para identificar imágenes de frutas, como manzanas y plátanos guardadas en cestas. La evaluación comprueba si puede identificar correctamente las mismas frutas a partir de imágenes que muestran las frutas colocadas sobre una mesa o en la mano de alguien.
Optimización
La optimización implica refinar el modelo y mejorar su rendimiento. Según el tipo de modelo, los científicos de datos pueden reconfigurar los procesos de aprendizaje o aplicar la ingeniería de características, lo que crea nuevas características de entrada a partir de los datos existentes. El objetivo es mejorar la precisión, la eficiencia y la capacidad del modelo para generalizar bien a nuevos datos.
¿Cuáles son los beneficios del machine learning?
Los datos son la fuerza impulsora fundamental detrás de la toma de decisiones empresariales. Las organizaciones modernas generan datos a partir de miles de orígenes, como sensores inteligentes, portales de clientes, redes sociales y registros de aplicaciones. El machine learning automatiza y optimiza el proceso de recopilación, clasificación y análisis de datos. Las empresas impulsan el crecimiento, desbloquean nuevas fuentes de ingresos y resuelven problemas desafiantes con mayor rapidez.
Algunos de los beneficios del machine learning son los siguientes:
Mejoras en la toma de decisiones
Los sistemas de machine learning procesan y analizan enormes volúmenes de datos de forma rápida y precisa. Identifican patrones imprevistos en datos dinámicos y complejos en tiempo real. Las organizaciones toman decisiones con datos en tiempo de ejecución y responden de manera más eficaz a las condiciones cambiantes. Optimizan las operaciones y mitigan los riesgos con confianza.
Automatización de tareas rutinarias
Los algoritmos de machine learning pueden filtrar, ordenar y clasificar los datos sin intervención humana. Resumen informes, escanean documentos, transcriben audio y etiquetan el contenido, tareas que a los humanos nos resultan tediosas y requieren mucho tiempo. La automatización de las tareas rutinarias y repetitivas genera importantes mejoras en la productividad y la reducción de costos. También obtiene una mayor precisión y eficiencia.
Mejores experiencias de los clientes
El machine learning transforma las experiencias de los clientes gracias a la personalización. Por ejemplo, los minoristas recomiendan productos a los clientes según sus compras anteriores, el historial de navegación y los patrones de búsqueda. Los servicios de streaming personalizan las recomendaciones de visualización en el sector del entretenimiento. El enfoque personalizado aumenta la retención de clientes y la lealtad a la marca.
Administración de recursos proactiva
Las organizaciones utilizan el machine learning para predecir tendencias y comportamientos con gran precisión. Por ejemplo, el análisis predictivo puede anticipar las necesidades de inventario y optimizar los niveles de existencias para reducir los gastos generales. La información predictiva es crucial para la planificación y la asignación de recursos, ya que hace que las organizaciones sean más proactivas en lugar de reactivas.
Mejora continua
Una ventaja distintiva del machine learning es su capacidad de mejorar a medida que procesa más datos. Los sistemas de machine learning se adaptan y aprenden de los nuevos datos. Ajustan y mejoran su desempeño para mantener su eficacia y relevancia a lo largo del tiempo.
¿Cuáles son los casos de uso del machine learning?
Veamos las aplicaciones del machine learning en algunos sectores clave:
Fabricación
El machine learning puede respaldar el mantenimiento predictivo, el control de calidad y la investigación innovadora en el sector de la fabricación. También ayuda a que las empresas mejoren sus soluciones logísticas, como la administración de recursos, la cadena de suministros y la administración de inventario. Por ejemplo, el gigante de la fabricación 3M utiliza el machine learning para innovar con el papel de lija. Los algoritmos de machine learning permiten a los investigadores de 3M analizar el modo en que los pequeños cambios de forma, tamaño y orientación pueden mejorar la aspereza y resistencia. Estas sugerencias documentan el proceso de fabricación.
Salud y ciencias biológicas
La proliferación de dispositivos y sensores portátiles generó datos sanitarios de suma importancia. Los programas de machine learning analizan esta información y ayudan a los médicos en el diagnóstico y tratamiento en tiempo real. Los investigadores dedicados al machine learning desarrollan soluciones que detectan tumores cancerosos y diagnostican enfermedades oculares, lo que tiene un gran impacto en los resultados de salud. Por ejemplo, Cambia Health Solutions utiliza el machine learning para automatizar y personalizar el tratamiento de las mujeres embarazadas.
Servicios financieros
Los proyectos financieros de machine learning mejoran la regulación y análisis de riesgos. Con la tecnología de machine learning, los inversores identifican nuevas oportunidades con el análisis de los movimientos del mercado bursátil, la evaluación de los fondos de cobertura o la calibración de las carteras financieras. Además, ayuda a identificar a clientes que impliquen préstamos de alto riesgo y a mitigar los indicios de fraude. Por ejemplo, NerdWallet, una empresa de finanzas personales, utiliza el machine learning para comparar productos financieros como tarjetas de crédito, bancos y préstamos.
Comercio minorista
Las empresas de venta minorista pueden utilizar el machine learning para mejorar el servicio al cliente, la administración del inventario, las ventas adicionales y el marketing multicanal. Por ejemplo, Amazon Fulfillment (AFT) redujo los costos de infraestructura en un 40 % mediante un modelo de machine learning para identificar el inventario extraviado. Esto ayuda a cumplir el compromiso de Amazon de tener los productos disponibles para el cliente y entregarlos a tiempo, sin importar que cada año se procesen millones de envíos globales.
Contenido multimedia y entretenimiento
Las empresas de entretenimiento recurren al machine learning para comprender mejor a su audiencia y poder ofrecerles contenidos inmersivos, personalizados y bajo demanda. Los algoritmos de machine learning se implementan para ayudar a diseñar tráileres y otro tipo de anuncios, ofrecer a los consumidores recomendaciones de contenido personalizadas e incluso agilizar la producción.
Por ejemplo, Disney usa el machine learning para archivar su biblioteca multimedia. Las herramientas de machine learning etiquetan, describen y clasifican automáticamente el contenido multimedia. Esto permite que los guionistas y animadores busquen y se familiaricen rápidamente con los personajes de Disney.
Visión artificial
La visión artificial es una tecnología que reconoce y describe automáticamente las imágenes de forma precisa y eficiente. Hoy en día, los sistemas de computación acceden a muchas imágenes y videos de teléfonos inteligentes, cámaras de tráfico, sistemas de seguridad y otros dispositivos. Las aplicaciones de visión artificial utilizan el machine learning para procesar estos datos con precisión para la identificación de objetos y el reconocimiento facial, así como también para la clasificación, la recomendación, la supervisión y la detección.
Por ejemplo, CampSite es una plataforma de software líder para campamentos de verano. Sus campamentos suben miles de imágenes a diario para conectar a los padres con la experiencia de campamento de sus hijos. Para los padres, encontrar fotos de sus caravanas se convirtió en una tarea frustrante y larga. Con el machine learning, CampSite identifica automáticamente las imágenes y notifica a los padres cuando se suben nuevas fotos de sus hijos.
¿Cuáles son los tipos de algoritmos de machine learning?
Los algoritmos de machine learning se pueden clasificar en cuatro estilos de aprendizaje distintos según los resultados esperados y del tipo de entrada.
Machine learning supervisado
Los científicos de datos suministran algoritmos con datos de entrenamiento etiquetados y definidos para evaluar las correlaciones. Los datos de muestra especifican tanto la entrada como la salida del algoritmo. El etiquetado de datos es el proceso de categorizar los datos de entrada con sus correspondientes valores de salida definidos. Por ejemplo, habría que etiquetar millones de imágenes de manzanas y plátanos con las palabras “manzana” o “plátano”. Luego, las aplicaciones de machine learning podrían utilizar estos datos de entrenamiento para adivinar el nombre de una fruta cuando se les da la imagen de una fruta.
Los ventajas del aprendizaje supervisado son la simplicidad y facilidad de diseño. Es útil para predecir un posible conjunto limitado de resultados, dividir los datos en categorías o combinar los resultados de otros dos algoritmos de machine learning. Sin embargo, es un reto etiquetar millones de conjuntos de datos sin etiquetar.
Machine learning no supervisado
Los algoritmos de aprendizaje no supervisado se entrenan con datos no etiquetados. Analizan los nuevos datos para establecer conexiones significativas entre las entradas y salidas predetermiadas. Pueden detectar patrones y categorizar los datos. Por ejemplo, los algoritmos no supervisados pueden agrupar artículos de noticias de diferentes sitios en categorías comunes como deportes, crimen, etc. Pueden utilizar el procesamiento de lenguaje natural para comprender el significado y la emoción del artículo. En el comercio minorista, el aprendizaje no supervisado podría detectar patrones en las compras de los clientes y ofrecer resultados de análisis de datos. Por ejemplo, es más probable que el cliente compre pan si también compra mantequilla.
El aprendizaje no supervisado es útil para el reconocimiento de patrones, la detección de anomalías y la agrupación automática de datos en categorías. Como los datos de entrenamiento no necesitan etiquetado, la configuración es fácil. Estos algoritmos también se pueden utilizar para limpiar y procesar los datos para el modelado automático. Las limitaciones de este método son que no ofrece predicciones precisas ni identifica de forma independiente resultados de datos específicos.
Aprendizaje semisupervisado
Como su nombre indica, este método combina el aprendizaje supervisado y el no supervisado. Para entrenar los sistemas, esta técnica se basa en el uso de una pequeña cantidad de datos etiquetados y de una gran cantidad de datos sin etiquetar. En primer lugar, los datos etiquetados se utilizan para entrenar de manera parcial el algoritmo de machine learning. Después, el algoritmo entrenado parcialmente etiqueta los datos no etiquetados. Este proceso se denomina pseudoetiquetado. A continuación, el modelo se vuelve a entrenar con la mezcla de datos resultante sin programarlo explícitamente.
La ventaja de este método es que no requiere grandes cantidades de datos etiquetados. Es útil cuando se trabaja con datos como documentos largos que los humanos tardarían mucho en leer y etiquetar.
Aprendizaje por refuerzo
El aprendizaje por refuerzo es un método con valores de recompensa adjuntos a los diferentes pasos que debe dar el algoritmo. Así, el objetivo del modelo es acumular tantos puntos de recompensa como sea posible y alcanzar una meta final. En la última década, la mayor parte de la aplicación práctica del aprendizaje por refuerzo se produjo en los videojuegos. Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo más avanzados obtuvieron impresionantes resultados en videojuegos clásicos y modernos, a menudo superando de manera significativa a sus homólogos humanos.
El desafío del aprendizaje por refuerzo es que los entornos del mundo real cambian con frecuencia, de manera significativa y con poca anticipación. Esto puede dificultar la eficacia del algoritmo en la práctica. El sesgo de los desarrolladores también puede afectar a los resultados. El científico de datos puede influir en los resultados ya que diseña las recompensas.
Aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo es un tipo de técnica de machine learning basado en el cerebro humano. Los algoritmos de aprendizaje profundo analizan los datos con una estructura lógica similar a la que utilizan los humanos. Utilizan redes neuronales artificiales para procesar la información en capas. Una red neuronal artificial (ANN) está formada por nodos de software llamados neuronas artificiales que procesan los datos de forma colectiva. Los datos fluyen desde la capa de entrada de las neuronas a través de varias capas de redes neuronales “profundas” ocultas antes de llegar a la capa de salida. Las capas adicionales ocultas permiten un aprendizaje mucho más eficaz que el de los modelos de machine learning estándar.
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¿Los modelos de machine learning son deterministas?
Si el resultado de un sistema es predecible, se considera determinista. La mayoría de las aplicaciones de software responden de forma predecible a la acción del usuario, por lo que se puede decir: “Si el usuario hace esto, obtiene aquello”. Sin embargo, los algoritmos de machine learning aprenden mediante la observación y las experiencias. Por lo tanto, son de naturaleza probabilística. El enunciado cambia ahora a: “Si el usuario hace esto, hay un X % de posibilidades de que ocurra”.
En el machine learning, el determinismo es una estrategia que se utiliza al aplicar los métodos de aprendizaje descritos con anterioridad. Cualquiera de los métodos de entrenamiento supervisados, no supervisados y otros se pueden hacer deterministas en función de los resultados deseados por la empresa. La pregunta de investigación, la recuperación de datos, la estructura y las decisiones de almacenamiento determinan si se adopta una estrategia determinista o no determinista.
El enfoque determinista frente al probabilístico
El enfoque determinista se centra en la precisión y cantidad de datos recopilados, por lo que se prioriza la eficiencia sobre la incertidumbre. Por otro lado, el proceso no determinista (o probabilístico) está diseñado para administrar el factor azar. Los algoritmos de machine learning cuentan con herramientas integradas para cuantificar, identificar y medir la incertidumbre durante el entrenamiento y la observación.
¿Cómo puede implementar el machine learning en su organización?
Para empezar a utilizar el machine learning, es necesario implementar el ciclo de vida del machine learning. Contiene las siguientes fases.
Objetivo empresarial
Una organización que considera utilizar el machine learning primero debe identificar los problemas que desea resolver. Identifique el valor empresarial que obtiene con el machine learning para la resolución de problemas. ¿Puede medir el valor empresarial con los criterios de éxito específicos para los objetivos empresariales? Un enfoque orientado a los objetivos ayuda a justificar los gastos y convencer a las principales partes interesadas.
Delimitación de problemas
A continuación, enmarque el problema empresarial como un problema de machine learning. Identifique lo que se observa y lo que se debe predecir. Un paso clave en esta fase es determinar qué predecir y cómo optimizar las métricas de rendimiento y error relacionadas.
Procesamiento de datos
El procesamiento de datos convierte los datos en un formato utilizable con algoritmos de machine learning. Incluye la identificación, la recopilación y el preprocesamiento de datos junto con la ingeniería de características. A partir de sus datos, puede crear, transformar, extraer y seleccionar variables de machine learning.
Implementación y desarrollo del modelo
Este es el proceso principal de entrenamiento, ajuste y evaluación del modelo, tal y como se describe en la sección anterior. Incluye el establecimiento de MLOps. Las operaciones de machine learning (MLOps) son un conjunto de prácticas que automatizan y simplifican los flujos de trabajo y las implementaciones de machine learning (ML). Unifican el desarrollo del ML con la implementación y las operaciones. Por ejemplo, se crea una canalización de CI/CD que automatiza la compilación, el entrenamiento y el lanzamiento en los entornos de ensayo y producción.
Supervisión
Un sistema de supervisión de modelos garantiza que el modelo mantenga el nivel de rendimiento deseado mediante la detección temprana y la mitigación. Incluye la recopilación de comentarios de los usuarios para mantener y mejorar el modelo y así mantener su relevancia a lo largo del tiempo.
¿Cuáles son los desafíos en la implementación del machine learning?
Los desafíos en la implementación del machine learning se detallan a continuación.
Calidad de los datos
El rendimiento de un modelo de machine learning depende de la calidad de los datos que se utilizaron en el entrenamiento. Problemas como la falta de valores, las entradas de datos incoherentes y el ruido pueden degradar significativamente la precisión del modelo. Además, la falta de un conjunto de datos suficientemente grande puede impedir que el modelo aprenda de manera efectiva. Garantizar la integridad de los datos y ampliar la recopilación de datos sin comprometer la calidad son desafíos continuos.
Sobreajuste y ajuste insuficiente
El sobreajuste se produce cuando un modelo de machine learning aprende los detalles y el ruido de los datos de entrenamiento hasta el punto de que esto afecta negativamente el rendimiento del modelo en los datos nuevos. El modelo captura patrones que no se expanden a otros conjuntos de datos. Por otro lado, el ajuste insuficiente ocurre cuando un modelo no aprende el patrón subyacente de los datos y genera un rendimiento deficiente tanto en los datos de entrenamiento como en los de prueba. Encontrar el balance entre la complejidad del modelo y su capacidad de generalización es un desafío fundamental.
Sesgos
Los datos pueden estar desequilibrados en muchas aplicaciones del mundo real, lo que significa que algunas clases se repiten más significativamente que otras. Este desequilibrio puede sesgar el proceso de entrenamiento, lo que provoca que el modelo funcione bien en la clase mayoritaria y no pueda predecir con precisión la clase minoritaria. Por ejemplo, si los datos históricos dan prioridad a un determinado grupo demográfico, los algoritmos de machine learning utilizados en las aplicaciones de recursos humanos pueden priorizar esos datos demográficos. Técnicas como el remuestreo de datos, el uso de métricas distintas de evaluación o la aplicación de algoritmos de detección de anomalías mitigan el problema hasta cierto punto.
Explicabilidad del modelo
A medida que los modelos de machine learning, en particular los modelos de aprendizaje profundo, se vuelven más complejos, sus decisiones se vuelven menos interpretables. El desarrollo de métodos para hacer que los modelos sean más interpretables sin sacrificar el rendimiento es un desafío importante. Afecta su capacidad de uso, la fiabilidad y las consideraciones éticas de la implementación de sistemas de machine learning.
Escalabilidad
Los modelos de machine learning, especialmente los que involucran grandes conjuntos de datos o algoritmos complejos como el aprendizaje profundo, requieren importantes recursos computacionales. El entrenamiento de estos modelos puede ser largo y costoso. La optimización de los algoritmos para reducir las demandas computacionales implica desafíos en el diseño de algoritmos. Los servicios basados en la nube de AWS respaldan una implementación rentable a escala.
¿Cuál es la formación en machine learning para principiantes?
El machine learning requiere una base sólida en matemáticas, estadística, codificación y tecnologías de datos. Aquellos que deseen avanzar con el machine learning deberían plantearse obtener una maestría en inteligencia artificial o ciencia de datos. Estos programas suelen incluir temas como las redes neuronales, el procesamiento de lenguaje natural y la visión artificial en profundidad.
Sin embargo, la educación formal no es el único camino. Puede utilizar los cursos en línea para aprender a su propio ritmo y dominar habilidades específicas. La formación sobre machine learning en AWS incluye certificaciones de expertos de AWS sobre temas como:
¿Cómo puede ayudar el machine learning de AWS?
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