¿Cuáles son los principales tipos de algoritmos de Machine Learning?

¿Cuáles son los principales tipos de algoritmos de Machine Learning?

Autor: Kraz Team
mayo 17, 2022

El Machine Learning o Aprendizaje Automático es un subcampo de la Inteligencia Artificial. Si los programas o aplicaciones convencionales sólo pueden proceder dentro de los parámetros en que han sido programados, las herramientas con ML han sido diseñadas para aprender de forma automática a partir de los datos introducidos. En este sentido, evolucionan de manera autónoma por la interacción con nuevos conjuntos de datos, de manera que pueden reconocer patrones y realizar inferencias de conjuntos de nuevos datos, para los que no se les haya entrenado con anterioridad.

Las aplicaciones del ML son numerosas en el ámbito del software: reconocimiento facial, comprensión de textos, predicción de datos futuros o automatización de procesos. A través del aprendizaje automático, las empresas pueden ofrecer respuestas para sus clientes a través de un chatbot, o elaborar predicciones sobre la evolución de las ventas futuras. Pero, ¿cómo es posible que se pueda programar una aplicación para que pueda aprender tareas? Hay una sola respuesta: a través de los algoritmos de Machine Learning.

Los algoritmos de ML, que son conjuntos de reglas diseñados para realizar cálculos o resolver problemas, pueden estar basados en distintos modelos matemáticos, que permiten representar procesos del mundo real. A continuación te mostraremos cómo pueden clasificarse los distintos modelos y algoritmos.

Tipología de los algoritmos de aprendizaje automático

 

Cuando hablamos de algoritmos de Machine Learning, es ineludible señalar que existen dos tipos principales: el Machine Learning supervisado o no supervisado. 

Mientras que en el ML no supervisado se infieren los patrones a partir de un conjunto de datos sin etiquetar, en el ML supervisado se utiliza un conjunto de variables de entrada para predecir los valores de salida. En este tipo de Machine Learning se requiere por tanto la intervención humana para etiquetar los datos, lo que genera unos datos de salida previstos.

Hay dos tipos de datos que se pueden introducir en los algoritmos de ML supervisado. Los de regresión, que permiten predecir un valor numérico, o los de clasificación, que permiten clasificar un objeto en distintas categorías.

Los modelos de Machine Learning pueden a su vez clasificarse también según el modelo estadístico que utilizan para predecir los datos de salida, sean cualitativos o cuantitativos. Los modelos de algoritmos de Machine Learning pueden así clasificarse de acuerdo a 3 principales categorías.

1. Modelos lineales

 

El modelo lineal se basa en una fórmula cuyo objetivo es detectar la línea de “mejor ajuste” a través de un conjunto de puntos de datos. Este método se utiliza habitualmente en estadística, así como también en Machine Learning. En estadística, se conoce también como modelo de regresión lineal, y se trata de una aproximación que permite modelar la relación entre distintas variables: una variable dependiente (y) y una o más variables independientes (x). 

En su forma más simple, la regresión lineal consiste en dibujar una recta que indique la tendencia de unos datos continuos, como se puede ver más abajo en el gráfico.

 

2. Modelos de árbol de decisión

 

El modelo de árboles de decisión consiste en una secuencia de operaciones que se ramifican en distintos posibles resultados. Este método basado en la ramificación muestra cada posible resultado de la toma de una decisión y se refleja mediante un diagrama de flujo, que puede ser simple o múltiple.

Por ejemplo, partimos de un primer nodo que podría consistir en mejorar la productividad del equipo de ventas. Las acciones que se pueden llevar a cabo son diferentes: realizar cursos de formación para los empleados, crear una nueva aplicación para la gestión del tiempo u ofrecer un plus de productividad. El diagrama mostraría el porcentaje de éxito o fracaso de cada una de estas variables para el logro del objetivo.

 

3. Modelos de redes neuronales

 

Las redes neuronales artificiales consisten en la imitación de la estructura del cerebro humano, compuesto por neuronas interconectadas que intercambian información entre sí. Se trata de un modelo más complejo que el de los árboles de decisión y los modelos de regresión lineal, ya que está basado en aprendizaje profundo (deep learning).

En el aprendizaje profundo, no se introducen unos valores objetivos de forma previa. Las redes neuronales no requieren de la intervención humana. Funcionan mediante capas de redes neuronales anidadas que pasan los datos a través de distintos nodos, haciendo que puedan llegar a conclusiones por sí mismas y aprender de sus propios errores.

 

Los principales tipos de algoritmos de Machine Learning

 

Hemos visto las 3 principales categorías en las que pueden clasificarse los algoritmos de aprendizaje automático. 

Veamos ahora algunos de los algoritmos de ML más utilizados para el desarrollo de soluciones de Inteligencia Artificial, teniendo en cuenta tanto sus ventajas como sus desventajas.

Algoritmos de regresión lineal

 

La regresión lineal consiste en un tipo de algoritmo de aprendizaje supervisado muy utilizado en Machine Learning y estadística. Como puedes ver en el gráfico, la recta de “mejor ajuste” indica la tendencia de un conjunto de datos continuos, de la que se obtienen predicciones numéricas. Con este algoritmo se trata de predecir la variable dependiente según las variables independientes, lo que da como resultado una relación lineal.

Es un modelo fácil de implementar, pero que puede resultar demasiado simple cuando se producen valores atípicos que afectan al algoritmo, o a la hora de detectar correlaciones entre variables.

Algoritmos de regresión logística

 

Los algoritmos de regresión logística son similares a los de regresión lineal, pero se aplican a problemas de clasificación binaria y no a predicciones numéricas. Es uno de los que más se utiliza actualmente en aprendizaje automático. Se trata de un modelo de algoritmo simple que permite interpretar los resultados que se obtienen y entender por qué se obtiene un resultado u otro.

Por ejemplo, un algoritmo de regresión logística clasificaría, de acuerdo a los datos de entrenamiento introducidos, si un correo electrónico es spam o no, o si un cliente volverá a comprar en nuestra tienda online o no. Como puedes ver en la gráfica, se trata de una función en forma de S invertida, donde los valores de la X puede adquirir valores entre 0 y 1, ya que sólo pueden darse dos variables binarias (0 y 1). Hay también otros subtipos de algoritmo de regresión logística, que pueden ser multinomiales o de categorías ordinales.

 

Algoritmos de árbol de decisión

 

Los algoritmos de árbol de decisión se basan en una estructura de árbol y se representan gráficamente como un diagrama de flujo. En éste se refleja cada posible resultado de una decisión. Mientras que el nodo raíz representa una decisión, las ramificaciones indican una característica del conjunto de datos y los posibles resultados.

Se trata de un modelo fácil de entender, que sin embargo no se utiliza con frecuencia en el análisis predictivo porque es demasiado simple y no es lo suficiente eficaz para cuando se introducen datos complejos.

 

Algoritmos de Random Forest

 

El algoritmo Random Forest consiste en un tipo de aprendizaje supervisado, donde se generan múltiples árboles de decisión a partir de un conjunto de datos de entrenamiento. El conjunto de los resultados obtenidos se combina para obtener un nuevo árbol que refleje de forma más precisa la relación entre variables.

Los árboles de decisión se obtienen en dos fases. En primer lugar, se genera un alto número de árboles para el conjunto de datos, con un subconjunto de variables aleatorias, con sus porcentajes de predicción. Hacemos crecer lo máximo posible cada árbol de decisión. A continuación creamos una combinación de los distintos árboles de decisión, que tendrá un grado mayor de precisión que con el algoritmo de árbol de decisión.

 

Algoritmo de potenciación del gradiente

 

El algoritmo de Gradient Boosting o Potenciación del Gradiente es una de las técnicas de aprendizaje automático más eficaces para minimizar los errores de sesgo en los modelos de Machine Learning. Se utiliza para crear un modelo predictivo a partir de la creación secuencial de un conjunto de modelos de predicción más débiles, representados como árboles de decisión.

Cada modelo intenta predecir los errores que ha dejado el modelo anterior, lo que le permite ajustarse de forma rápida para lograr una mayor precisión. Este modelo tiene un alto rendimiento, si bien es muy sensible a los pequeños cambios en el conjunto de características introducidas.

Algoritmo de red neuronal

 

Las redes neuronales artificiales están basadas en Aprendizaje Profundo, por lo que no requieren de la intervención humana para la captura de datos. Su funcionamiento se basa en distintas capas de redes neuronales acopladas una sobre la otra. Las neuronas interconectadas o nodos se envían mensajes entre sí, detectando patrones de reconocimiento a partir de un conjunto de datos enormemente amplio y complejo, para producir unos datos de salida. 

Si bien pueden desarrollar predicciones enormemente complejas, tienen también una compleja arquitectura y requieren mucho tiempo de entrenamiento.

 

Los algoritmos de Machine Learning, la solución para mejorar la toma de decisiones y automatizar procesos

 

Los algoritmos de aprendizaje automático hacen posible obtener la información necesaria para tomar decisiones o predecir el comportamiento futuro de los datos. El Machine Learning va inevitablemente unido al Data Science, y sus aplicaciones en distintas áreas funcionales pueden suponer importantes beneficios estratégicos para las empresas.

En Kraz, como consultora analítica, utilizamos los modelos de aprendizaje automático para el desarrollo de distintas soluciones orientadas a potenciar la automatización y la inteligencia de negocio en las empresas. 

Si deseas conocer más información sobre las posibilidades del Machine Learning para tu empresa de una forma más directa y personalizada, te invitamos a contactar con nosotros.

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