El aprendizaje automático (ML) es una rama de la inteligencia artificial (IA) que permite a los sistemas aprender y mejorar a partir de la experiencia sin necesidad de una programación explícita. Sus algoritmos suelen clasificarse en supervisados o 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 sin procesar.
¿Por qué es importante el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático puede revelar patrones complejos y ocultos en los datos, lo que le permite identificar información que los análisis tradicionales podrían pasar por alto. Destaca en la elaboración de modelos predictivos, lo que permite pronosticar resultados futuros basándose en datos históricos. Además, resulta muy adecuado para tareas como el procesamiento del lenguaje natural, ya que permite comprender y generar lenguaje humano, algo que queda fuera del alcance de los análisis tradicionales.
Ejemplos de aprendizaje automático
A continuación se indican algunos usos habituales:
- Los asistentes personales como Alexa de Amazon y Siri de Apple utilizan el aprendizaje automático para comprender las instrucciones verbales, aplicar lo aprendido anteriormente y realizar acciones.
- La detección de fraudes utiliza el aprendizaje automático para detectar transacciones potencialmente fraudulentas.
- El procesamiento del lenguaje natural (PLN) lo utiliza para convertir el habla en texto.
- Entre los usos de las redes sociales se incluyen seguir publicaciones sobre un tema determinado e interpretar el tono de los diálogos.
- Plataformas como LinkedIn lo utilizan para recomendar autores de publicaciones que podrían interesar al usuario o grupos a los que podría unirse.
- El aprendizaje automático puede supervisar el comportamiento del tráfico de red para detectar e interceptar posibles intrusiones en la red.
- Las páginas web de compras utilizan el aprendizaje automático para ofrecer recomendaciones basadas en las compras anteriores y el historial de navegación.
- En el ámbito sanitario, los profesionales pueden extraer información de los resultados de las pruebas que indiquen posibles problemas y utilizar el aprendizaje automático para elaborar recomendaciones terapéuticas.
- Los editores pueden recibir recomendaciones de imágenes basadas en el contenido de sus artículos.
Proyectos de aprendizaje automático
Un proyecto de aprendizaje automático consta de varios pasos, entre los que se incluyen los siguientes:
- Los elementos fundamentales de un modelo de aprendizaje automático son la selección y la recopilación de datos. Cuantos más puntos de datos evalúe un modelo, más precisas serán las predicciones. El análisis de datos tradicional suele requerir una mayor preparación de los datos. Por el contrario, los modelos de aprendizaje automático se basan en grandes volúmenes de datos brutos menos refinados para extraer información y mejorar las predicciones.
- La preparación de datos mejora la calidad de los conjuntos de datos que utilizan modelos de aprendizaje automático. La preparación práctica consiste, entre otras cosas, en filtrar el contenido irrelevante y los valores atípicos, así como en completar los datos que faltan.
- 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 los conjuntos de datos mediante un enfoque iterativo para ajustar la precisión de las predicciones.
- La fase de evaluación del modelo consiste en comparar las predicciones obtenidas con los conjuntos de datos de validación o con los valores reales, con el fin de comprender mejor la precisión del modelo.
- La fase de ajuste de parámetros sirve para adaptar el modelo con el fin de mejorar su eficacia.
- El resultado del proyecto es un conjunto de predicciones.
Herramientas de aprendizaje automático
Accord.net
Accord.net ofrece bibliotecas de aprendizaje automático para el procesamiento de audio e imágenes. Entre los algoritmos que proporciona se incluyen el álgebra lineal numérica, la optimización numérica, la estadística, las redes neuronales artificiales y el procesamiento de señales.
Amazon SageMaster
Diseñado para que los usuarios de AWS puedan diseñar y entrenar modelos de aprendizaje automático. Incluye herramientas para operaciones de aprendizaje automático, con una selección de herramientas que se pueden utilizar en los flujos de trabajo de aprendizaje automático.
Apache Spark MLlib
Apache Spark MLlib es un marco de trabajo distribuido de código abierto para el aprendizaje automático. El núcleo de Spark se desarrolla en el nivel superior. MLlib incluye algoritmos de regresión, agrupación en clústeres, filtros y árboles de decisión.
Apache Manhout
Apache Manhout ayuda a los científicos de datos al proporcionarles algoritmos para preprocesamiento, regresión, agrupación en clústeres, sistemas de recomendación y álgebra lineal distribuida. Se incluyen bibliotecas Java para operaciones matemáticas habituales.
Azure Machine Learning Studio
Azure Machine Learning es la apuesta de Microsoft para competir con Google AutoML. Incluye una interfaz de usuario gráfica que permite conectar los datos con los módulos de aprendizaje automático.
Café
Caffe (arquitectura convolucional para la incrustación rápida de características) es una herramienta que da soporte a aplicaciones de aprendizaje profundo y que incluye una API en C++ y Python. Caffe está bajo una licencia BSD.
Google Cloud AutoML
La plataforma Cloud AutoML ofrece 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 destaca especialmente en el procesamiento del lenguaje natural.
Jupyter Notebook
El Jupyter Notebook goza de gran popularidad entre los ingenieros de datos, ya que es compatible con Julia, Python y R.
Keras
Keras se utiliza para crear modelos de aprendizaje profundo y distribuir el entrenamiento de dichos modelos.
Abrir 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 de aprendizaje automático que destaca por sus funciones de gestión de versiones y pruebas en entorno 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 bajo una licencia de software BSD.
Rapid Miner
Rapid Miner se centra en la ciencia de datos y ofrece un conjunto de funciones de minería de datos, implementación y gestión de modelos.
TensorFlow
TensorFlow es un marco de trabajo gratuito y de código abierto que utiliza modelos de aprendizaje automático y redes neuronales. TensorFlow se utiliza para el procesamiento del lenguaje natural y el procesamiento de imágenes. Su biblioteca para JavaScript y Python permite ejecutar código tanto en CPU como en GPU.
Actian y la plataforma de inteligencia de datos
La plataformaActianData Intelligenceha sido diseñada específicamente para ayudar a las organizaciones a unificar, gestionar y comprender sus datos en entornos híbridos. Reúne la gestión de metadatos, la gobernanza, el linaje, el control de calidad y la automatización en una única plataforma. Esto permite a los equipos saber de dónde proceden los datos, cómo se utilizan y si cumplen los requisitos internos y externos.
A través de su interfaz centralizada, Actian ofrece información en tiempo real sobre las estructuras y los flujos de datos, lo que facilita la aplicación de políticas, la resolución de problemas y la colaboración entre departamentos. La plataforma también ayuda a vincular los datos con el contexto empresarial, lo que permite a los equipos utilizarlos de forma más eficaz y responsable. La plataforma de Actian está diseñada para adaptarse a los ecosistemas de datos en constante evolución, lo que garantiza un uso coherente, inteligente y seguro de los datos en toda la empresa.Solicita tu 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.
