Buscadores, aplicaciones, tiendas online, soluciones de software… El Machine Learning (Aprendizaje Automático) y el Data Science (la base que lo hace posible) están presentes de un modo cada vez más patente en nuestro día a día, de manera que cada vez hay una mayor consciencia del valor que aportan y conocer los conceptos clave que los rodean es fundamental.
Todo lo que implica el uso de la Inteligencia Artificial se percibe como más eficaz, más personalizado y mejor adaptado a las necesidades del cliente o de las organizaciones. El Machine Learning y la Ciencia de los Datos nos ayudan a resolver problemas, aumentan nuestro conocimiento, mejoran la experiencia del cliente, reduce los costes o aumentan la productividad.
No obstante, generalmente sólo se habla de los beneficios, sin profundizar en los conceptos clave de este conjunto de tecnologías. La mayoría de personas no acertaría a explicar exactamente cómo funciona el Machine Learning y el Data Science, aunque parecemos tener claro que aporta beneficios.
Por esta razón, creemos que es importante que no sólo conozcas las soluciones que la IA aporta, sino también algunos conceptos clave que te ayudarán a estimar todas sus posibilidades y entender el modo de funcionamiento de los algoritmos que más suelen utilizarse en Aprendizaje Automático.
El concepto de Data Science y su importancia para el Machine Learning
La Inteligencia Artificial está basada en los datos. Al igual que el cerebro humano utiliza la información almacenada en la memoria para tomar sus decisiones, la IA no sería comprensible sin el análisis de los datos masivos que se obtienen a través de múltiples vías, desde dispositivos IoT con sensores hasta información satelital o datos obtenidos a través de las cookies.
El Data Science, o la ciencia de los datos, es únicamente la disciplina que se ocupa de analizar las fuentes de datos para obtener información que permita comprender la realidad y facilitar la toma de decisiones. Cuanto más amplia sea la cantidad de datos disponibles, más complejo resulta extraer conocimiento, pero también se puede lograr un mayor grado de éxito y precisión a la hora de elaborar los algoritmos de IA.
Los datos por sí solos no son conocimiento, pero sí que nos ayudan a realizar predicciones o detectar patrones que se pueden convertir en conocimiento. La cantidad de datos de los que se dispone hoy día es tan elevada que sólo las computadoras avanzadas pueden almacenar, estructurar y procesar dichos datos, que pueden presentarse de forma estructurada o no estructurada.
El Big Data permite almacenar y organizar los datos que serán analizados por el Machine Learning. De este modo, las empresas pueden obtener insights que les permitan automatizar tareas y reducir errores producidos por la toma de decisiones no sustentada en un análisis de los datos masivos.
¿Qué es el Machine Learning? El concepto de Aprendizaje automático
Estamos acostumbrados al concepto de computadora, en el que ésta repite una serie de acciones de forma repetitiva y previsible. Trasladado al mundo de la programación, un software solamente realizará aquellas acciones para las que ha sido previamente programado. Ese programa será siempre el mismo, y por eso es necesario que un equipo de programadores realice actualizaciones para que el programa pueda funcionar de otra manera.
Pues bien, el concepto de Machine Learning nos habla de computadoras que aprenden, o computadoras inteligentes, que son capaces de ejecutar acciones o tomar decisiones para las que no han sido específicamente programadas. De la misma forma que los humanos aprenden de sus experiencias pasadas, adquiridas a través de los sentidos, en el Aprendizaje Automático las aplicaciones se han diseñado para actuar de acuerdo con algoritmos y datos.
- Algoritmos: pueden definirse como un conjunto de operaciones sistemáticas que un sistema aplica para encontrar la solución a un problema o desarrollar una tarea. Un algoritmo de IA es por tanto un conjunto de reglas que le indica a la computadora cómo tiene que operar, aunque no disponga de instrucciones específicas para ello.
- Datos: la ciencia de los datos analiza y opera con las distintas fuentes de datos para extraer información y detectar patrones que permitan comprender mejor la realidad. Para ello, se manejan grandes cantidades de datos, que permiten realizar predicciones o asociaciones de datos.
Con estas dos definiciones, puedes tener una idea más amplia de lo que significan los algoritmos de Inteligencia artificial que se utilizan para el aprendizaje automático de las computadoras. Nos encontramos, por tanto, ante un conjunto de instrucciones que ayudan a la computadora a aprender a partir del conjunto de los datos almacenados.
Un algoritmo de Aprendizaje Automático implica en muchas ocasiones el entrenamiento de la computadora, a partir de un subconjunto de datos almacenados. Este entrenamiento previo permite que cuando la máquina se encuentre con que tenga que realizar una predicción o asociación, pueda hacerlo con un nivel más alto de precisión.
Cuando se introducen los datos para entrenar a un algoritmo de aprendizaje automático, la información que se genera es un modelo de Machine Learning, cuya función es representar lo mejor posible los procesos del mundo real. Así, por ejemplo, un modelo predictivo de Machine Learning se basa en unas instrucciones de predicción basadas en el comportamiento del pasado, es decir, en un algoritmo predictivo.
El objetivo principal de los algoritmos de aprendizaje automático es aportar soluciones a problemas demasiado complejos para poder realizarse a partir de cálculos manuales. Estos cálculos suelen ser predicciones o asociaciones que permitan comprender mejor la realidad, aumentar la automatización y mejorar la toma de decisiones.
Ejemplos de algoritmos de aprendizaje automático más comunes
Algunos de los algoritmos de aprendizaje automático más habituales y que tienen aplicaciones prácticas en las empresas son los siguientes.
- Algoritmos de regresión: predicen la variable numérica en función de los datos históricos disponibles. Es un tipo de algoritmo de aprendizaje automático supervisado. Trata de establecer la relación entre un conjunto de características y una variable objetivo continua. Por ejemplo, un algoritmo que prevea cuánto tiempo (variable objetivo) tardará un camión en realizar un determinado recorrido, teniendo en cuenta una serie de variables como velocidad, nivel de carga, ruta, nivel de tráfico, etc.
- Algoritmos de clasificación: se utilizan cálculos predictivos que permiten asignar datos a un conjunto de categorías predefinidas. Un ejemplo de algoritmo de clasificación aplicado al área de contabilidad y tesorería sería determinar si un conjunto de transacciones con tarjeta de crédito es fraudulento o no.
- Búsqueda de datos anómalos: se trata de un algoritmo de detección de anomalías, que puede ser de gran utilidad en las fábricas para detectar unidades defectuosas en productos o materiales. Este algoritmo identifica los datos que se encuentran fuera de unos parámetros que se han predefinido como normales.
- Algoritmos de serie temporal: este tipo de algoritmo muestra la evolución de un valor a lo largo de un período de tiempo. Permite llevar a cabo predicciones o identificar tendencias. Por ejemplo, puede utilizarse un modelo de ML con algoritmos de serie temporal para predecir la posibilidad de que los gastos aumenten para una fecha determinada.
- Algoritmos de clústeres: se trata de un algoritmo que se ocupa de clasificar distintos elementos de un conjunto de datos proporcionado según su nivel de similitud. Un ejemplo de este modelo de Machine Learning sería la clasificación de clientes en función de su comportamiento en redes sociales o comportamiento en la tienda online, de acuerdo con el análisis de un conjunto de patrones que se identifiquen como similares.
Tipos de algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning)
Existen distintos tipos de algoritmos de aprendizaje automático, según la forma en que se analizan los datos.
Aprendizaje automático supervisado
Hablamos de aprendizaje supervisado, cuando los algoritmos realizan predicciones o asociaciones basándose en subconjuntos de datos ya proporcionados y etiquetados (labeled data).
El Machine Learning supervisado utiliza los datos etiquetados para entrenar al algoritmo para ejecutar determinadas acciones. Por ejemplo, clasificar productos dentro de distintas categorías a partir de un conjunto de imágenes proporcionadas. Las imágenes deben estar etiquetadas correctamente para que el algoritmo aprenda a identificar los patrones que le permitirían clasificarlo en dichas categorías. El algoritmo de IA dispondría de los datos históricos de entrenamiento y podría utilizarlos para perfeccionar su precisión.
Aprendizaje automático no supervisado
El aprendizaje automático no supervisado se basaría en un algoritmo que etiqueta y estructura los datos de forma automática. Los datos no están etiquetados. El Machine Learning no supervisado identifica patrones y es capaz de detectar anomalías.
Un tipo de algoritmo común para el aprendizaje automático no supervisado es el algoritmo de detección de anomalías, que hemos mencionado anteriormente. Por ejemplo, una aseguradora puede utilizar el ML no supervisado para detectar, según un conjunto de características similares, bienes asegurados e información de personas, qué posibles clientes presentan riesgo de fraude.
Como ya has visto, el uso de modelos de Machine Learning tiene una amplia variedad de aplicaciones prácticas para hacer predicciones o asociaciones que aporten valor a la empresa y permitan tomar decisiones anticipadamente, basándonos en datos objetivos.
Si deseas recibir más información sobre las formas en que el Aprendizaje Automático puede beneficiar a tu empresa, te invitamos a seguir al tanto de las actualizaciones de nuestro blog, o consultarnos las necesidades de tu empresa en Inteligencia Artificial poniéndote en contacto con Kraz, consultora analítica de datos.
