Modelado de aprendizaje automático: Qué es y cómo funciona

El modelado de aprendizaje automático es el núcleo de la IA moderna e impulsa la innovación en todos los sectores. Entender qué son estos modelos y cómo se construyen, entrenan y optimizan puede dotarle de las habilidades necesarias para analizar mejor los datos, construir sistemas inteligentes e impulsar la innovación en todos los sectores.

¿Qué es un modelo de aprendizaje automático?

Un modelo de aprendizaje automático es un algoritmo informático entrenado para identificar patrones, relaciones o estructuras en los datos. Se construye utilizando técnicas matemáticas y estadísticas para procesar los datos de entrada y generar predicciones, clasificaciones o decisiones sin instrucciones humanas explícitas para cada escenario posible.

El proceso de creación de un modelo de aprendizaje automático implica alimentarlo con datos de entrenamiento, permitirle aprender de los ejemplos y optimizarlo para mejorar su precisión y rendimiento. El modelo refina sus parámetros internos basándose en los patrones que detecta, lo que le permite generalizar su aprendizaje a nuevos datos no vistos.

Los modelos de aprendizaje automático impulsan una amplia gama de aplicaciones del mundo real, desde los sistemas de recomendación y el reconocimiento de voz hasta el diagnóstico médico y la previsión financiera. La eficacia de un modelo depende de factores como la calidad de los datos, la elección del algoritmo y el ajuste de los hiperparámetros para minimizar los errores y maximizar la precisión predictiva.

¿Por qué es importante el modelado de aprendizaje automático?

El aprendizaje automático (Machine Learning, ML) puede procesar grandes cantidades de datos para descubrir correlaciones sutiles, descubrir nuevas perspectivas y proporcionar predicciones más precisas de lo que sería práctico utilizando métodos tradicionales. Los modelos de aprendizaje automático pueden entrenarse sin supervisión o guiados por intervención humana para producir los mejores resultados.

El aprendizaje automático es una forma eficiente de ampliar los escasos recursos de ciencia de datos e ingeniería de datos. Una vez entrenado, un modèle de machine learning puede analizar flujos de datos a medida que se crean nuevos datos para proporcionar información en tiempo real que ayude a una organización a responder a los cambios de comportamiento del mercado y de los clientes a medida que se producen.

Tipos de modelos de aprendizaje automático

Existen muchos tipos de modelos de aprendizaje automático adaptados a distintas necesidades. A continuación se ofrece una selección de modelos.

Modelos de regresión lineal

Los modelos de regresión lineal son un tipo de método estadístico utilizado para comprender la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. El objetivo es ajustar una línea recta (en la regresión lineal simple) o un hiperplano (en la regresión lineal múltiple) a los datos que mejor represente la relación subyacente. El modelo supone que la relación entre las variables es lineal, lo que significa que los cambios en las variables independientes dan lugar a cambios proporcionales en la variable dependiente.

La regresión lineal suele utilizarse para predecir resultados continuos, como la estimación de precios, la previsión de ventas o la predicción de tendencias. El modelo funciona minimizando la diferencia entre los puntos de datos observados y los valores predichos, a menudo mediante una técnica denominada "mínimos cuadrados", que garantiza el mejor ajuste posible.

Modelos de árbol de decisión

Los modelos de árbol de decisión son un tipo de algoritmo de aprendizaje automático supervisado que se utiliza para tareas de clasificación y regresión. Estos modelos dividen los datos en subconjuntos basados en valores de características, formando una estructura similar a un árbol con nodos de decisión y nodos de hoja. Cada nodo de decisión representa una prueba de característica (por ejemplo, "¿Es la edad superior a 30 años?"), y cada nodo de hoja representa un resultado (por ejemplo, etiquetas de clase o valores numéricos).

Los árboles de decisión son fáciles de interpretar y pueden modelar relaciones complejas y no lineales. Suelen utilizarse en aplicaciones como la segmentación de clientes, la aprobación de préstamos y el diagnóstico médico. Sin embargo, los árboles de decisión son propensos al sobreajuste, que puede mitigarse utilizando técnicas como la poda o métodos de conjunto como los bosques aleatorios.

Modelo K-Nearest Neighbors

K-Nearest Neighbors (K-NN) es un algoritmo de aprendizaje automático sencillo y no paramétrico que se utiliza para tareas de clasificación y regresión. Predice la etiqueta o el valor de un nuevo punto de datos basándose en la etiqueta mayoritaria o la media de sus "K" vecinos más cercanos en el espacio de características.

K-NN no requiere entrenamiento, ya que simplemente almacena el conjunto de datos de entrenamiento y realiza predicciones durante la fase de prueba. El rendimiento del modelo depende de la elección de "K" (el número de vecinos) y de una métrica de distancia adecuada (por ejemplo, la distancia euclídea). K-NN se utiliza habitualmente en sistemas de recomendación, clasificación de imágenes y detección de anomalías debido a su sencillez y flexibilidad.

Modelos de redes neuronales

Los modelos de redes neuronales son una familia de algoritmos de aprendizaje automático inspirados en la estructura y el funcionamiento del cerebro humano. Constan de capas de nodos interconectados (neuronas), donde cada nodo procesa las entradas, aplica pesos y pasa la salida a las capas siguientes.

Las redes neuronales pueden modelar relaciones muy complejas y no lineales en los datos, lo que las hace potentes para tareas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y el reconocimiento del habla. Se entrenan mediante retropropagación, en la que el modelo ajusta sus pesos en función del error de sus predicciones. Aunque son muy flexibles y capaces de manejar grandes cantidades de datos, las redes neuronales requieren grandes conjuntos de datos y una potencia de cálculo considerable para su entrenamiento.

Modelo de regresión logística

La regresión logística es un modelo estadístico utilizado para tareas de clasificación binaria, en las que el objetivo es predecir uno de dos resultados posibles (por ejemplo, éxito o fracaso, sí o no). A pesar de su nombre, la regresión logística es un algoritmo de clasificación más que un algoritmo de regresión. Utiliza la función logística (curva sigmoidea) para asignar valores predichos a probabilidades entre 0 y 1, lo que lo hace ideal para predecir resultados categóricos.

La regresión logística se utiliza ampliamente en aplicaciones como el diagnóstico médico, la predicción de pérdida de clientes y la detección de spam. Es sencilla, interpretable y eficaz para los límites de decisión lineales, pero puede tener problemas con las relaciones complejas no lineales.

Modelo Naive Bayes

Naive Bayes es una familia de modelos probabilísticos basados en el Teorema de Bayes, que se utilizan principalmente para tareas de clasificación. La parte "ingenua" proviene de la suposición de que todas las características del conjunto de datos son independientes entre sí, lo que a menudo no se cumple en los datos del mundo real.

A pesar de este supuesto, los modelos Naive Bayes pueden funcionar sorprendentemente bien, sobre todo en tareas de clasificación de texto como el filtrado de spam o el análisis de sentimientos. El modelo calcula la probabilidad de cada clase basándose en la probabilidad de cada característica dada la clase y, a continuación, asigna la clase con la probabilidad más alta. Naive Bayes es rápido, sencillo y funciona bien con grandes conjuntos de datos y datos de alta dimensión.

Modelo de transformador

Los modelos transformadores son un tipo de modelo de aprendizaje profundo que ha revolucionado tareas de procesamiento del lenguaje natural (PLN) como la traducción, el resumen y la generación de textos.

A diferencia de las redes neuronales recurrentes (RNN) tradicionales, los transformadores se basan en un mecanismo denominado autoatención, que les permite procesar todos los datos de entrada en paralelo en lugar de secuencialmente. Esto permite a los transformadores captar con mayor eficacia las dependencias de largo alcance en los datos. La arquitectura se compone de capas de atención y redes feed-forward, que aprenden las relaciones contextuales entre las palabras o los tokens de una secuencia. Los transformadores son la base de modelos tan populares como GPT (Generative Pretrained Transformer) y BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), que han alcanzado un rendimiento puntero en diversas tareas de PLN.

Formación en modelado de aprendizaje automático

Existen cuatro tipos comunes de aprendizaje automático:

1. Algoritmos de aprendizaje automático supervisado en los que los humanos proporcionan ejemplos de buenos resultados.
2. Los algoritmos de aprendizaje automático no supervisado permiten a los algoritmos encontrar correlaciones en los datos.
3. Los algoritmos de aprendizaje automático semisupervisado aportan cierta contribución humana.
4. Los algoritmos de aprendizaje automático por refuerzo hacen que los humanos guíen el modelo proporcionando información sobre los resultados para reforzar el comportamiento correcto.

¿Cómo se aplica el aprendizaje automático?

Los siguientes son ejemplos de aplicaciones que utilizan el aprendizaje automático.

Análisis en tiempo real

Los modelos de aprendizaje automático pueden estudiar fenómenos como el tiempo y los flujos de las redes sociales para determinar si una situación puede agravarse y asesorar a los operadores.

Venta al por menor en línea

Los modelos de aprendizaje automático pueden personalizar las compras proporcionando recomendaciones en tiempo real y realizando promociones relevantes.

Sanidad

Los médicos pueden utilizar modelos de IA para diagnosticar problemas y obtener asesoramiento sobre tratamientos.

Comercio de acciones

Los modelos de aprendizaje automático pueden proporcionar orientaciones de compra y venta basadas en patrones de negociación, registros de la SEC y noticias sobre una empresa.

Gestión de riesgos y fraudes

Los emisores de tarjetas de crédito y las compañías de seguros tienen que vigilar continuamente el fraude. Los modelos de IA les permiten estudiar las transacciones a medida que se producen para predecir cuáles son sospechosas.

Actian: gestion des données para proyectos de aprendizaje automático

Los modelos de aprendizaje automático se basan en datos sólidos para realizar predicciones precisas. Actian Data Platform complementa a la perfección los proyectos de ML al proporcionar una experiencia unificada para la ingesta, la transformación, el almacenamiento y el análisis de datos.

La tecnología de integración de datos incorporada prepara los datos de entrenamiento automatizando las canalizaciones de datos que preparan los datos para el entrenamiento de los modelos de aprendizaje automático.

Actian Data Platform está disponible in situ y en múltiples plataformas de nube pública.