¿Qué es el Aprendizaje Automático?

El aprendizaje automático es uno de los campos tecnológicos de crecimiento más rápido, pero a pesar de lo frecuente que se utilizan las palabras “aprendizaje automático”, puede ser difícil entender qué es el aprendizaje automático, precisamente.

Aprendizaje automático no se refiere a solo una cosa, es un término genérico que se puede aplicar a muchos conceptos y técnicas diferentes. Entender el aprendizaje automático significa familiarizarse con diferentes formas de análisis de modelos, variables y algoritmos. Veamos de cerca el aprendizaje automático para entender mejor lo que abarca.

¿Qué Es el Aprendizaje Automático?

Mientras que el término aprendizaje automático se puede aplicar a muchas cosas diferentes, en general, el término se refiere a permitir que una computadora realice tareas sin recibir instrucciones explícitas línea por línea para hacerlo. Un especialista en aprendizaje automático no tiene que escribir todos los pasos necesarios para resolver el problema porque la computadora es capaz de “aprender” analizando patrones dentro de los datos y generalizando estos patrones a nuevos datos.

Los sistemas de aprendizaje automático tienen tres partes básicas:

• Entradas
• Algoritmos
• Salidas

Las entradas son los datos que se alimentan al sistema de aprendizaje automático, y los datos de entrada se pueden dividir en etiquetas y características. Las características son las variables relevantes, las variables que se analizarán para aprender patrones y sacar conclusiones. Mientras que las etiquetas son clases/descripciones dadas a las instancias individuales de los datos.

Las características y las etiquetas se pueden utilizar en dos tipos diferentes de problemas de aprendizaje automático: aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado.

Aprendizaje No Supervisado vs. Aprendizaje Supervisado

En el aprendizaje supervisado, los datos de entrada están acompañados de una verdad fundamental. Los problemas de aprendizaje supervisado tienen los valores de salida correctos como parte del conjunto de datos, por lo que las clases esperadas se conocen de antemano. Esto hace posible que el científico de datos verifique el rendimiento del algoritmo probando los datos en un conjunto de datos de prueba y viendo qué porcentaje de elementos se clasificaron correctamente.

En contraste, los problemas de aprendizaje no supervisado no tienen etiquetas de verdad fundamental adjuntas a ellos. Un algoritmo de aprendizaje automático entrenado para realizar tareas de aprendizaje no supervisado debe ser capaz de inferir los patrones relevantes en los datos por sí mismo.

Los algoritmos de aprendizaje supervisado se utilizan comúnmente para problemas de clasificación, donde se tiene un gran conjunto de datos lleno de instancias que deben ordenarse en una de muchas clases diferentes. Otro tipo de aprendizaje supervisado es una tarea de regresión, donde el valor de salida del algoritmo es continuo en lugar de categórico.

Mientras que los algoritmos de aprendizaje no supervisado se utilizan para tareas como la estimación de densidad, el agrupamiento y el aprendizaje de representación. Estas tres tareas necesitan que el modelo de aprendizaje automático infiera la estructura de los datos, no hay clases predefinidas dadas al modelo.

Veamos brevemente algunos de los algoritmos más comunes utilizados en el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje supervisado.

Tipos de Aprendizaje Supervisado