El aprendizaje automático (Machine Learning, ML) es un subconjunto de la Inteligencia Artificial (IA) que permite a los sistemas aprender y mejorar a partir de la experiencia sin ser programas explicativos. Sus algoritmos suelen clasificarse en supervisados y no supervisados. El aprendizaje automático supervisado realiza predicciones o clasificaciones basadas en ejemplos conocidos, mientras que el aprendizaje no supervisado se basa únicamente en datos brutos.
¿Por qué es importante el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático puede descubrir patrones complejos y ocultos en los datos, lo que le permite identificar perspectivas que los análisis tradicionales pueden pasar por alto. Destaca en el modelado predictivo, que permite predecir resultados futuros a partir de datos históricos. Además, es idóneo para tareas como traitement du language naturel, que permite comprender y generar el lenguaje humano, algo que queda fuera del alcance de la analítica tradicional.
Ejemplos de aprendizaje automático
A continuación se indican algunos usos comunes:
- Asistentes personales como Amazon Alexa y Apple Siri utilizan ML para comprender instrucciones habladas, aplicar el aprendizaje histórico y realizar acciones.
- détection des fraudes utiliza el aprendizaje automático para detectar transacciones potencialmente fraudulentas.
- traitement du language naturel (PNL) lo utiliza para traducir el habla a texto.
- Entre los usos de las redes sociales se incluye el seguimiento de feeds sobre un tema y la deducción del sentimiento de los diálogos.
- Plataformas como LinkedIn lo utilizan para recomendar autores de publicaciones que podrían interesar a un usuario o posibles grupos a los que unirse.
- ML puede supervisar el comportamiento del tráfico de red para detectar e interceptar posibles intrusiones en la red.
- Los sitios de compras utilizan el aprendizaje automático para hacer recomendaciones basadas en compras anteriores y en el historial de navegación.
- En la atención sanitaria, los proveedores pueden obtener información de los resultados de las pruebas que apuntan a posibles problemas y utilizar el aprendizaje automático para desarrollar tratamientos recomendados.
- Los redactores pueden obtener recomendaciones de imágenes basadas en el contenido de sus artículos.
Proyectos de aprendizaje automático
En un proyecto de ML intervienen múltiples etapas, entre ellas las siguientes:
- Los ingredientes básicos de un modèle de machine learning son la selección y la recopilación de datos. Cuantos más puntos de datos evalúe un modelo, más precisas serán las predicciones. La analítica de datos tradicional suele requerir una mayor preparación de los datos. En cambio, los modelos de aprendizaje automático se basan en grandes volúmenes de datos brutos menos refinados para buscar ideas y mejorar las predicciones.
- La preparación de datos beneficia a los conjuntos de datos que utilizan modelos de aprendizaje automático. La preparación práctica incluye filtrar el contenido irrelevante y los valores periféricos y rellenar huecos.
- La etapa de selección del modelo consiste en elegir el mejor algoritmo para entrenar el modelo.
- El entrenamiento del modelo aplica los algoritmos seleccionados a conjuntos de datos utilizando un enfoque iterativo para afinar la precisión de la predicción.
- El paso de evaluación del modelo comprueba las predicciones de salida comparándolas con conjuntos de datos o valores de validación para comprender mejor la precisión del modelo.
- La etapa de ajuste de parámetros ajusta el modelo para mejorar su eficacia.
- El resultado del proyecto es un conjunto de predicciones.
Herramientas de aprendizaje automático
Acuerdo.net
Accord.net proporciona bibliotecas ML para el procesamiento de audio e imágenes. Los algoritmos suministrados incluyen álgebra lineal numérica, optimización numérica, estadística, redes neuronales artificiales y procesamiento de señales.
Amazon SageMaster
Diseñado para que los usuarios de AWS diseñen y entrenen modelos de ML. Incluye herramientas para operaciones de ML con una selección de herramientas para utilizar en flujos de trabajo de ML.
Apache Spark MLlib
Apache Spark MLlib es un marco distribuido de código abierto para el aprendizaje automático. El núcleo de Spark se desarrolla en la parte superior. MLlib incluye algoritmos de regresión, clustering, filtros y árboles de decisión.
Apache Manhout
Apache Manhout ayuda a los científicos de datos proporcionando algoritmos para preprocesadores, regresión, agrupación, recomendadores y álgebra lineal distribuida. Se incluyen bibliotecas JAVA para operaciones matemáticas comunes.
Azure Machine Learning Studio
Azure Machine Learning es el intento de Microsoft de competir con Google AutoML. Incluye una interfaz gráfica para conectar datos con módulos de ML.
Café
Caffe (Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding) es una herramienta que admite aplicaciones de aprendizaje profundo, que incluye una API de C++ y Python. Una licencia BSD cubre Caffe.
Google Cloud AutoML
La plataforma Cloud AutoML proporciona modelos preentrenados para ayudar a los usuarios a crear servicios de reconocimiento de texto y voz.
IBM Watson
IBM ofrece una interfaz web para Watson, que es especialmente potente en traitement du language naturel.
Cuaderno Jupyter
Jupyter Notebook es muy popular entre los ingenieros de datos que utilizan Julia, Python y R.
Keras
Keras se utiliza para crear modelos profundos y distribuir la formación de modelos de aprendizaje profundo.
Abierto NN
Open NN implementa redes neuronales centradas en el aprendizaje profundo y el análisis predictivo.
Qwak
Qwak es un conjunto de herramientas para el desarrollo de modelos ML con puntos fuertes en el versionado y las pruebas de producción.
Scikit-Learn
Scikit-Learn es un conjunto de herramientas para el análisis predictivo de datos y la selección de modelos. La biblioteca de herramientas está disponible con una licencia de software BSD.
Minero rápido
Rapid Miner se centra en las ciencias de datos con un conjunto de funciones exploration de données, déploiement y operaciones de modelos.
TensorFlow
TensorFlow es un framework gratuito y de código abierto que utiliza modelos de ML y redes neuronales. TensorFlow se utiliza para el traitement du language naturel y el procesamiento de imágenes. Una biblioteca de JavaScript y Python puede ejecutar código tanto en CPU como en GPU.
Actian y la plataforma de inteligencia de datos
Actian Data Intelligence Platform está diseñada para ayudar a las organizaciones a unificar, gestionar y comprender sus datos en entornos híbridos. Reúne la gestión de metadatos, la gobernanza, el linaje, la supervisión de la calidad y la automatización en una única plataforma. Esto permite a los equipos ver de dónde proceden los datos, cómo se utilizan y si cumplen los requisitos internos y externos.
A través de su interfaz centralizada, Actian permite conocer en tiempo real las estructuras y flujos de datos, lo que facilita la aplicación de políticas, la resolución de problemas y la colaboración entre departamentos. La plataforma también ayuda a conectar los datos con el contexto empresarial, lo que permite a los equipos utilizar los datos de forma más eficaz y responsable. La plataforma de Actian está diseñada para escalar con ecosistemas de datos en evolución, apoyando un uso de datos consistente, inteligente y seguro en toda la empresa. Solicite su demostración personalizada.
PREGUNTAS FRECUENTES
El aprendizaje automático es un campo de la inteligencia artificial que permite a los sistemas aprender patrones a partir de datos y hacer predicciones o tomar decisiones sin estar explícitamente programados. Los algoritmos ajustan su comportamiento en función de los datos de entrenamiento y la retroalimentación.
Los modelos de aprendizaje automático se entrenan en conjuntos de datos etiquetados o sin etiquetar, aprenden relaciones estadísticas y aplican los patrones aprendidos a nuevas entradas. El entrenamiento implica la selección de características, la optimización de los parámetros del modelo, la validación de los resultados y el despliegue del modelo en producción.
Las tres categorías principales son el aprendizaje supervisado (modelado predictivo), el aprendizaje no supervisado (agrupación y reducción dimensional) y el aprendizaje por refuerzo (toma de decisiones basada en recompensas). El aprendizaje profundo es un subconjunto especializado impulsado por redes neuronales.
El aprendizaje automático impulsa los motores de recomendación, la detección del fraude, el mantenimiento predictivo, la personalización, la detección de anomalías, el procesamiento del lenguaje natural, la visión por ordenador, la previsión, la robótica y los asistentes de IA.
Las organizaciones se enfrentan a problemas de calidad de los datos, datos etiquetados limitados, sesgo de los modelos, largos tiempos de entrenamiento, desviación de los modelos, complejidad de la integración y dificultades para escalar los modelos en entornos distribuidos.
El aprendizaje automático proporciona predicciones más precisas, automatiza los flujos de trabajo de toma de decisiones, mejora la inteligencia en tiempo real y la calidad de la información al descubrir patrones complejos que los análisis tradicionales no pueden detectar.
