Inteligencia artificial

Aprendizaje automático: qué es, cómo funciona y para qué es6 min read

4 June 2021
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Aprendizaje automático: qué es, cómo funciona y para qué es6 min read

El aprendizaje automático y las redes neuronales son técnicas informáticas que permiten enseñar el comportamiento humano a una computadora o robot a través de programas de aprendizaje automático. Los algoritmos utilizan métodos que les permiten aprender información directamente de los datos, sin modelos matemáticos ni ecuaciones predeterminadas.

Estos tipos de algoritmos son adaptativos, por lo que a medida que aumentan los ejemplos de los que aprender, mejora su rendimiento. Veamos, por tanto, en detalle cuáles son las diversas características de esta tecnología.

Qué es el aprendizaje automático

El aprendizaje automático, en el sentido tradicional de la informática, es un proceso que se refiere a la capacidad de las máquinas para aprender sin haber sido programadas previamente.  El aprendizaje automático permite a los ordenadores aprender de la experiencia: hay aprendizaje cuando el programa consigue mejorar su rendimiento tras realizar o completar una acción, incluso equivocada, ya que el principio de “mal aprendes” es válido.

De forma informática todo esto significa que en lugar de escribir un código de programación con el que se le diga al ordenador qué hacer, al programa se le dan solo bloques de datos que son procesados de forma independiente por los algoritmos, de esta manera la máquina desarrollará la propia lógica para llevar a cabo la tarea requerida.

Cómo funciona el aprendizaje automático

El aprendizaje automático es un proceso que puede funcionar en base a dos tipos principales de enfoques, el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado.  La primera, la supervisada, se refiere al hecho de que al ordenador se le dan ejemplos completos a seguir para llevar a cabo la tarea requerida; el aprendizaje no supervisado, por otro lado, requiere que el programa se deje trabajar sin ningún tipo de ayuda.  Veamos en detalle estos dos tipos y los diversos subconjuntos que los caracterizan.

Aprendizaje supervisado

Con este tipo de aprendizaje automático, tanto un conjunto de información como los datos de resultados deseados se dan a la máquina. El objetivo final es que el sistema encuentre una regla general que conecte los datos entrantes con los datos salientes, de modo que encuentre el vínculo lógico entre la información proporcionada para crear una regla que luego se pueda aplicar a casos similares.

Aprendizaje no supervisado

En esta categoría de aprendizaje automático, solo se proporcionan conjuntos de datos a la máquina sin ninguna indicación del resultado deseado.  El propósito de este método es rastrear patrones o esquemas ocultos y, a continuación, identificar dentro de las entradas una estructura lógica que aún no se ha etiquetado.

Aprendizaje por refuerzo

Para el aprendizaje reforzado, se hace referencia al tipo de Machine Learning en el que el sistema debe interactuar con un entorno dinámico (del que extrae datos de entrada) y lograr un objetivo, obteniendo así una recompensa. Con este tipo de método, el algoritmo también aprende de los errores, que se identifican mediante castigo. En resumen, el esquema de aprendizaje se basa en una “rutina” de recompensa y castigo.

Con este tipo de modelos, por ejemplo, el ordenador aprende a vencer a un oponente en un juego centrándose en realizar una tarea precisa con el objetivo de maximizar la recompensa; el sistema entonces jugando será incorrecto y será castigado, ya no repetirá las acciones equivocadas y el rendimiento mejorará.

Aprendizaje semi-supervisado

Se trata de un modelo híbrido, en el que el equipo se proporciona un conjunto incompleto de datos. Algunos de estos luego tienen su propia producción como en el aprendizaje supervisado, mientras que otros carecen de ella, como en los no supervisados. El objetivo final, sin embargo, sigue siendo el mismo, identificar reglas y funciones para resolver problemas con los respectivos modelos de datos para lograr objetivos particulares.

Otros enfoques del aprendizaje automático

Existen otras subcategorías de Machine Learning, basadas en una clasificación “práctica” porque se refieren a los planteamientos concretos de aplicación de los distintos algoritmos, de los que se derivan precisamente las categorías de aprendizaje de los sistemas.

El modelo de agrupación en clústeres

Se trata de modelos matemáticos en los que se agrupan información y datos “similares”: por lo tanto, hay varios modelos de aprendizaje que se ocupan de identificar un “clúster” y su naturaleza y modelos que en su lugar se ocupan de reconocer qué “objetos” forman parte de un grupo en lugar de otro.

Modelos probabilísticos

Este tipo de modelo basa su proceso de aprendizaje en el cálculo de la probabilidad, siendo el más famoso entre ellos la “red de Bayes”, un modelo que representa en un grafo (estructura matemática) el conjunto de variables y sus dependencias condicionales.

Aprendizaje automático y redes neuronales

Por último, tenemos modelos basados en redes neuronales artificiales que utilizan algoritmos inspirados en la estructura y el funcionamiento de las redes neuronales biológicas, luego el cerebro humano, para el aprendizaje. También hay redes neuronales multicapa que se relacionan con la categoría de aprendizaje profundo, por lo que el aprendizaje profundo y más en capas.

Una red neuronal artificial recibe señales externas (entrada) en una capa de nodos de entrada (comparables a las neuronas), cada uno de los cuales está conectado con numerosos nodos internos, organizados en varios niveles. Cada nodo procesa las señales recibidas y transmite el resultado a los nodos subsiguientes.

Aplicaciones de aprendizaje automático

Las aplicaciones de esta tecnología son numerosas, muchas de las cuales ya forman parte de nuestra vida cotidiana sin que nos demos cuenta.

Primer ejemplo de todo un motor de búsqueda, a través de palabras clave devuelven resultados que son el resultado de un algoritmo de aprendizaje no supervisado. Otro ejemplo muy común son los filtros de spam de correo electrónico, cuyos sistemas de aprendizaje automático aprenden continuamente a reconocer correos electrónicos sospechosos y actúan en consecuencia, luego eliminarlos antes de que se coloquen dentro de las bandejas de entrada principales.

Los sistemas de recomendación también se basan en el aprendizaje automático, cuando navegamos por sitios web o aplicaciones particulares, tal vez las compras o la transmisión de video se nos sugerirán productos con el tiempo seleccionados sobre la base de nuestra investigación pasada.

 

 

 

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