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Introducción al aprendizaje automático
El aprendizaje automático es un método de análisis de datos que automatiza la construcción de modelos analíticos. Es una rama de la inteligencia artificial basada en la idea de que los sistemas pueden aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones con una mínima intervención humana.
Debido a las nuevas tecnologías informáticas, el aprendizaje automático actual no es como el del pasado. Nació del reconocimiento de patrones y de la teoría de que los ordenadores pueden aprender sin estar programados para realizar tareas específicas; los investigadores interesados en la inteligencia artificial querían ver si los ordenadores podían aprender de los datos. El aspecto iterativo del aprendizaje automático es importante porque, a medida que los modelos se exponen a nuevos datos, son capaces de adaptarse de forma independiente. Aprenden de los cálculos anteriores para producir decisiones y resultados fiables y repetibles. Es una ciencia que no es nueva, pero que ha cobrado un nuevo impulso.
Aunque muchos algoritmos de aprendizaje automático existen desde hace mucho tiempo, la capacidad de aplicar automáticamente complejos cálculos matemáticos a grandes datos -una y otra vez, cada vez más rápido- es un desarrollo reciente. He aquí algunos ejemplos ampliamente difundidos de aplicaciones de aprendizaje automático que quizá conozca:
Aprendizaje automático vs. aprendizaje profundo
El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial (IA) y de las ciencias de la computación que se centra en el uso de datos y algoritmos para imitar la forma en que los humanos aprenden, mejorando gradualmente su precisión.
El aprendizaje automático es un componente importante del creciente campo de la ciencia de los datos. Mediante el uso de métodos estadísticos, los algoritmos se entrenan para hacer clasificaciones o predicciones, descubriendo ideas clave dentro de los proyectos de minería de datos. Estos conocimientos impulsan posteriormente la toma de decisiones dentro de las aplicaciones y las empresas, lo que idealmente repercute en las métricas de crecimiento clave. A medida que el big data siga expandiéndose y creciendo, aumentará la demanda de científicos de datos en el mercado, lo que les exigirá que ayuden a identificar las cuestiones empresariales más relevantes y, posteriormente, los datos para responderlas.
Dado que el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático tienden a utilizarse indistintamente, vale la pena señalar los matices entre ambos. El aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y las redes neuronales son todos subcampos de la inteligencia artificial. Sin embargo, el aprendizaje profundo es en realidad un subcampo del aprendizaje automático, y las redes neuronales son un subcampo del aprendizaje profundo.
Técnicas de aprendizaje automático
El aprendizaje automático se utiliza en los motores de búsqueda de Internet, en los filtros de correo electrónico para clasificar el spam, en los sitios web para hacer recomendaciones personalizadas, en el software bancario para detectar transacciones inusuales y en muchas aplicaciones de nuestros teléfonos, como el reconocimiento de voz.
La tecnología tiene muchas más aplicaciones potenciales, algunas con mayor interés que otras. Los desarrollos futuros podrían ayudar a la economía del Reino Unido y tendrán un impacto significativo en la sociedad. Por ejemplo, el aprendizaje automático podría proporcionarnos “asistentes personales” fácilmente disponibles para ayudarnos a gestionar nuestras vidas, podría mejorar drásticamente el sistema de transporte mediante el uso de vehículos autónomos, y el sistema sanitario, mejorando el diagnóstico de enfermedades o personalizando el tratamiento. El aprendizaje automático también podría utilizarse para aplicaciones de seguridad, como el análisis de las comunicaciones por correo electrónico o el uso de Internet. Las implicaciones de estas y otras aplicaciones de la tecnología deben estudiarse ahora y tomar medidas para garantizar que sus usos sean beneficiosos para la sociedad.
Ejemplos de aprendizaje automático
El aprendizaje automático es una técnica de análisis de datos que enseña a los ordenadores a hacer lo que es natural para los humanos y los animales: aprender de la experiencia. Los algoritmos de aprendizaje automático utilizan métodos computacionales para “aprender” información directamente de los datos sin depender de una ecuación predeterminada como modelo. Los algoritmos mejoran adaptativamente su rendimiento a medida que aumenta el número de muestras disponibles para el aprendizaje. El aprendizaje profundo es una forma especializada de aprendizaje automático.
Los algoritmos de aprendizaje automático encuentran patrones naturales en los datos que generan conocimiento y ayudan a tomar mejores decisiones y predicciones. Se utilizan todos los días para tomar decisiones críticas en el diagnóstico médico, el comercio de acciones, la previsión de la carga de energía y mucho más. Por ejemplo, los sitios de medios de comunicación se basan en el aprendizaje automático para cribar millones de opciones y ofrecerle recomendaciones de canciones o películas. Los minoristas lo utilizan para conocer el comportamiento de compra de sus clientes.
Considere la posibilidad de utilizar el aprendizaje automático cuando tenga una tarea o un problema complejo que implique una gran cantidad de datos y muchas variables, pero sin una fórmula o ecuación existente. Por ejemplo, el aprendizaje automático es una buena opción si necesita manejar situaciones como éstas: