¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es una pequeña área de aplicación de Inteligencia Artificial en la que las máquinas aprenden automáticamente de las operaciones y se perfeccionan para dar un mejor rendimiento. Según los datos recopilados, las máquinas tienden a trabajar para mejorar los programas informáticos alineados con la salida requerida. Debido a esta capacidad de una máquina para aprender por sí sola, no se requiere una programación explícita de estas computadoras. Ya se ha infiltrado en nuestras vidas en todas partes sin que lo sepamos. Prácticamente todas las máquinas que utilizamos y las máquinas de tecnología avanzada que estamos presenciando en la última década han incorporado el aprendizaje automático para mejorar la calidad de los productos. Algunos ejemplos de aprendizaje automático son automóviles autónomos, búsquedas avanzadas en la web, reconocimiento de voz.
El objetivo principal de los humanos es desarrollar el algoritmo de aprendizaje de las máquinas de manera que ayude a las máquinas a aprender automáticamente sin ningún tipo de intervención humana. El aprendizaje, en cambio, depende de los datos que se introducen, donde las máquinas observan y reconocen algunos patrones y tendencias. Con cada nuevo punto de datos, la comprensión de la máquina mejora y el resultado es más alineado y confiable. Los datos pueden ser valores numéricos, experiencias directas, imágenes, etc., que también contribuyen a cómo abordamos cualquier problema que quisiéramos solucionar con la ayuda del aprendizaje automático. Además, existen diferentes tipos de enfoques de aprendizaje automático basados en el tipo de salida que necesita.
Diferencia entre la programación convencional y el aprendizaje automático
Programación convencional = Se programa la lógica + Se ingresan los datos + La lógica se ejecuta en los datos + Salida
Aprendizaje automático = Se ingresan datos + Se ingresa la salida esperada + Ejecútelo en la máquina para entrenar el algoritmo de entrada a salida, en resumen, deje que cree su propia lógica para llegar de entrada a salida + Algoritmo entrenado utilizado en los datos de prueba para la predicción
Métodos de aprendizaje automático
Tenemos cuatro tipos principales de métodos de aprendizaje automático basados en el tipo de aprendizaje que esperamos de los algoritmos:
1. Aprendizaje automático supervisado
Los algoritmos de aprendizaje supervisados se utilizan cuando la salida se clasifica o etiqueta. Estos algoritmos aprenden de los datos pasados que se ingresan, llamados datos de entrenamiento, ejecuta su análisis y utiliza este análisis para predecir eventos futuros de cualquier dato nuevo dentro de las clasificaciones conocidas. La predicción precisa de los datos de prueba requiere grandes datos para tener una comprensión suficiente de los patrones. El algoritmo se puede entrenar aún más comparando los resultados del entrenamiento con los reales y usando los errores para la modificación de los algoritmos.
Ejemplo de la vida real:
- Clasificación de imagen: el algoritmo se extrae de la alimentación con datos de imagen etiquetados. Se entrena un algoritmo y se espera que en el caso de la nueva imagen el algoritmo lo clasifique correctamente.
- Predicción del mercado: también se llama Regresión. Los datos históricos del mercado empresarial se envían a la computadora. Con el algoritmo de análisis y regresión se predice un nuevo precio para el futuro dependiendo de las variables.
Pasemos a los siguientes tipos principales de métodos de aprendizaje automático.
2. Aprendizaje automático sin supervisión
Los algoritmos de aprendizaje no supervisados se utilizan cuando desconocemos los resultados finales y la clasificación o los resultados etiquetados no están a nuestra disposición. Estos algoritmos estudian y generan una función para describir patrones completamente ocultos y sin marcar. Por lo tanto, no hay salida correcta, pero estudia los datos para dar estructuras desconocidas en datos no etiquetados.
Ejemplo de la vida real:
- Agrupación: el algoritmo pide a los datos con rasgos similares que se agrupen, esta agrupación se denomina agrupación. Estos resultan útiles en el estudio de estos grupos que se pueden aplicar en todos los datos dentro de un grupo más o menos.
- Datos de alta dimensión: normalmente no es fácil trabajar con datos de alta dimensión. Con la ayuda del aprendizaje no supervisado, es posible la visualización de datos de alta dimensión
- Modelos generativos: una vez que su algoritmo analiza y obtiene la distribución de probabilidad de la entrada, puede usarse para generar nuevos datos. Esto demuestra ser muy útil en casos de datos faltantes.
3. Aprendizaje automático de refuerzo
Este tipo de algoritmo de aprendizaje automático utiliza el método de prueba y error para producir resultados basados en la más alta eficiencia de la función. La salida se compara para descubrir errores y comentarios que se envían al sistema para mejorar o maximizar su rendimiento. El modelo cuenta con recompensas que son básicamente comentarios y castigos en sus operaciones mientras se realiza un objetivo particular.
4. Aprendizaje automático semi-supervisado
Estos algoritmos normalmente adoptan datos etiquetados y no etiquetados, donde la cantidad de datos no etiquetados es grande en comparación con los datos etiquetados. Como funciona con algoritmos de aprendizaje supervisados y no supervisados, se llama aprendizaje automático semi-supervisado. Se considera que los sistemas que utilizan estos modelos tienen una precisión de aprendizaje mejorada.
Ejemplo : un archivo de imágenes puede contener solo algunos de sus datos etiquetados, por ejemplo. Perros, gatos, ratones y una gran cantidad de imágenes permanecen sin etiquetar.
Modelos basados en el tipo de salidas de los algoritmos
A continuación se muestran los tipos de modelos de aprendizaje automático basados en el tipo de resultados que esperamos de los algoritmos:
1. Clasificación
Hay una división de clases de las entradas, el sistema produce un modelo a partir de datos de entrenamiento en el que asigna nuevas entradas a una de estas clases
Cae bajo el paraguas del aprendizaje supervisado. El ejemplo de la vida real puede ser el filtrado de spam, donde los correos electrónicos son la entrada que se clasifica como "spam" o "no spam".
2. Regresión
El algoritmo de regresión también es parte del aprendizaje supervisado, pero la diferencia es que los resultados son variables continuas y no discretas.
Ejemplo: predicción de precios de vivienda utilizando datos anteriores
3. Reducción de dimensionalidad
Este tipo de aprendizaje automático está relacionado con el análisis de entradas y su reducción a solo las relevantes para usar en el desarrollo del modelo. La selección de características, es decir, la selección de entrada y la extracción de características son temas adicionales que deben considerarse para una mejor comprensión de la reducción de dimensionalidad.
Sobre la base de los diferentes enfoques anteriores, hay varios algoritmos a considerar. Algunos algoritmos muy comunes son la regresión lineal y logística, los vecinos más cercanos a K, los árboles de decisión, las máquinas de vectores de soporte, el bosque aleatorio, etc. Con la ayuda de estos algoritmos, los problemas de decisión complejos pueden tener un sentido de dirección basado en una gran cantidad de datos . Para lograr esta precisión y oportunidades, se requieren recursos adicionales, así como tiempo. El aprendizaje automático utilizado junto con la inteligencia artificial y otras tecnologías es más efectivo para procesar información.
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