¿Qué son los algoritmos de aprendizaje automático?
El Machine Learning (ML) es el campo académico donde los científicos de datos diseñan algoritmos informáticos que pueden aprender una tarea sin ser programados explícitamente con datos para realizar esa tarea. Piense en ello como enseñar al mejor algoritmo informático a reconocer patrones y tomar decisiones simplemente mostrándole ejemplos en lugar de escribir cada regla de algoritmo.
Los ejemplos de un modelo a menudo se presentan en forma de datos, pero cantidades masivas de información, y los algoritmos informáticos analizan estos enormes conjuntos de datos para descubrir (aprender) relaciones e ideas.
Los algoritmos de aprendizaje profundo de máquina y el modelo de datos son programas de datos de máquina únicos porque son iterativos. Progresan constantemente; no es un proceso de una sola vez. Los algoritmos mejoran continuamente a medida que se exponen a más datos.
Permite a los algoritmos de aprendizaje automático adaptarse a la nueva información y afinar sus predicciones. Esa magia proporciona la mejor máquina de aprendizaje profundo para ser más preciso con el tiempo. Los algoritmos de aprendizaje automático son como los estudiantes que mejoran en una materia cuanto más estudian y practican.
Por qué importa el Machine Learning
Los algoritmos de aprendizaje automático no son sólo otra palabra de moda para los datos dentro de las mejores prácticas de inteligencia artificial (IA); son tecnología transformadora. Ha estado remodelando industrias y nuestra vida diaria durante décadas. He aquí por qué es tan revolucionario:
Automatización de tareas complejas:
Los algoritmos de aprendizaje automático y el modelo de máquina sobresalen en ser utilizados para automatizar tareas repetitivas que consumen mucho tiempo y que de otra manera requerirían un esfuerzo humano significativo. Permite a las personas centrarse en un trabajo más estratégico y creativo. Algunos ejemplos son la predicción de lo que es el spam e incluso el aprendizaje profundo para conducir vehículos.
Detección de patrones ocultos en los datos:
Incluso los mejores métodos tradicionales de análisis de datos sólo pueden rascar la superficie de lo que está oculto dentro de vastos conjuntos de datos. Para un análisis más exhaustivo de los modelos, es necesario el aprendizaje automático para descubrir patrones, correlaciones y anomalías sutiles. Estas son cosas que los humanos echarán de menos.
Personalización:
Machine Learning es el motor de deep learning detrás de las recomendaciones personalizadas en plataformas como Netflix y Amazon. Al analizar sus preferencias y variables de comportamiento anteriores, el aprendizaje automático sugiere películas, productos o contenido que cree que disfrutará, lo que mejora su experiencia de usuario.
Toma de decisiones mejorada:
En muchas industrias, las decisiones se toman en base a la intuición del aprendizaje o a información limitada. Un programa de machine deep learning puede aumentar el juicio humano al proporcionar conocimientos y predicciones basadas en datos. Esto conduce a decisiones más informadas y objetivas, ya sea en diagnósticos de salud, inversión financiera o administración de la cadena de suministro.
Así, un programa de aprendizaje automático hace que las computadoras sean más inteligentes, empoderando a los humanos para resolver problemas de manera más eficiente.
Tipos de algoritmos de aprendizaje automático
Aprendizaje supervisado
El deep learning supervisado es el tipo más común de programa de machine learning. Es como tener un profesor que guíe el proceso de aprendizaje profundo.
Los algoritmos de la máquina se proporcionan con un conjunto de datos de entrenamiento del programa, cada ejemplo etiquetado con la salida correcta. Estos datos etiquetados actúan como un "supervisor", diciendo al algoritmo el resultado deseado para una entrada dada.
El objetivo es aprender la relación entre las características de entrada del algoritmo del modelo y las etiquetas correspondientes para predecir con precisión la salida de nuevos datos invisibles. Algunos de los algoritmos de aprendizaje supervisado más comunes incluyen:
● Regresión lineal: Algoritmo de modelo lineal para predecir valores numéricos continuos, como precios de viviendas o cifras de ventas. Se supone que existe una relación lineal entre las funciones de entrada y la variable de salida.
● Regresión logística: Los algoritmos del programa de clasificación se utilizan con probabilidad para predecir resultados categóricos, como si un correo electrónico es spam o no o si un cliente se agitará. Calcula la probabilidad de que una instancia pertenezca a una categoría concreta.
● Árbol de decisiones: Estos algoritmos de programa crean un modelo de árbol de decisiones y sus posibles consecuencias. Son fáciles de interpretar y se pueden utilizar para la clasificación, y algunas empresas los utilizan para tareas de regresión.
● Soporte de máquinas vectoriales (SVM): Las SVM son algoritmos potentes para las tareas de clasificación. Funcionan buscando el hiperplano óptimo que separa los puntos de datos en diferentes clases.
Luego, existen algoritmos de redes neuronales, también conocidos como deep learning . Estos son algoritmos de red complejos inspirados en la estructura de red del cerebro humano. Una red sobresale en tareas como el reconocimiento de imágenes y PNL; en términos generales, un algoritmo neuronal de red es mejor para cualquier cosa que sea un problema complejo de reconocimiento de patrones.
Aprendizaje sin supervisión
El modelo de decisión de aprendizaje no supervisado adopta un enfoque de programa diferente al del aprendizaje supervisado. Aquí, el algoritmo no se proporciona con un punto de datos etiquetado o instrucciones explícitas sobre qué buscar.
Con el aprendizaje no supervisado, estamos usando un conjunto de valores de datos sin resultados predefinidos, y se le pide al algoritmo de aprendizaje automático que descubra patrones, estructuras o relaciones ocultas. Debe hacerlo por su cuenta, sin ninguna guía de los humanos. Algunos algoritmos de aprendizaje automático populares no supervisados incluyen:
● K-Means clustering: Este algoritmo de decisión es un método de referencia para agrupar puntos de datos similares en clústeres. Con este método, particionamos los valores de los datos en K clusters distintos, y los puntos pertenecen al cluster con la media más cercana.
● El clustering jerárquico difiere de los algoritmos K-means, que producen un conjunto plano de clusters. Los clústeres jerárquicos crean una jerarquía de clústeres similar a un árbol. Puede resultar útil cuando desee comprender las relaciones entre clústeres con diferentes niveles de granularidad.
● Análisis de componentes principales (PCA): PCA es una "técnica de reducción de dimensionalidad" que puede ayudar a las personas a visualizar los valores de puntos de datos como variables. Con los algoritmos PCA, identificamos los componentes principales y las direcciones de mayor varianza en los valores de los datos. A continuación, proyectamos los datos en un espacio dimensional inferior, conservando al mismo tiempo la mayor cantidad de información posible.
● Detección de anomalías: Diseñado para capacitar a fin de identificar puntos de datos de decisión poco comunes o poco comunes que no se encuentran dentro de la norma del conjunto de puntos de datos. Este algoritmo de aprendizaje automático es bastante bueno en la detección de fraude, detección de intrusiones en la red (para ciberseguridad) e identificación de defectos de fabricación.
A veces, el aprendizaje no supervisado se utiliza como precursor del aprendizaje supervisado, donde los conocimientos obtenidos se pueden utilizar para crear un punto de datos etiquetado para los modelos supervisados de capacitación.
El «boost» es un poderoso conjunto de técnicas de entrenamiento y aprendizaje en el aprendizaje automático. Con el «boost», se combinan varios modelos débiles. Boosting significa que estos a menudo entrenan para ser un poco mejor que adivinar al azar. El «boost» las combina para crear un fuerte modelo predictivo.
El «boost» implica modelos de entrenamiento secuencialmente, y cada modelo posterior se centra en corregir los errores cometidos por los anteriores a través del «boost».
Aprendizaje de refuerzo
El aprendizaje por refuerzo es un tipo único de aprendizaje automático que se inspira en la psicología conductual. Un agente aprende a través de pruebas y errores, interactuando con su entorno y recibiendo comentarios a través de recompensas o penalizaciones basadas en sus acciones.
Es como enseñarle a un animal buen comportamiento. El agente aprende a asociar ciertas acciones con resultados positivos (recompensas) y otras con resultados negativos (sanciones). Cuando se repite este proceso repetidamente, el agente desarrolla una política que selecciona las acciones con mayor probabilidad de generar recompensas.
Así, pueden ver cómo el proceso es análogo a cómo los humanos y los animales aprenden a través del refuerzo positivo y negativo. Dos algoritmos comunes de aprendizaje profundo de refuerzo incluyen el aprendizaje en Q, que calcula las recompensas futuras por tomar una acción en particular en un estado determinado. Deep Q-Networks, o DQN, es una extensión moderna de Q-learning que combina el aprendizaje de refuerzo con el poder de las redes neuronales profundas.
Los algoritmos de aprendizaje de refuerzo tienen una amplia gama de aplicaciones. Entrena a los robots para realizar tareas en el mundo real, como navegar, manipular objetos e incluso jugar juegos. Desarrollar agentes de IA con aprendizaje de refuerzo puede construir modelos que dominen juegos complejos como el ajedrez, Go y Dota 2.
Optimización de las variables de recursos de decisión en dominios como las redes de energía, el control del tráfico y el cloud computing. Si bien el aprendizaje de refuerzo es una herramienta poderosa para entrenar un modelo, puede ser difícil de aplicar debido a la necesidad de funciones de recompensa cuidadosamente diseñadas y el potencial de una convergencia lenta.
Elección del algoritmo correcto: Casos de uso y consideraciones
La selección del algoritmo de machine deep learning más apropiado es crucial porque la aplicación de modelos específicos de machine learning puede ser limitada y altamente focalizada. También puedes encontrar que el modelo equivocado te da resultados ineficientes, mientras que el correcto puede desbloquear información valiosa e impulsar resultados impactantes.
Preguntas clave sobre valores
Aprendizaje supervisado, no supervisado o de refuerzo: ¿Sus valores de puntos de datos están etiquetados con resultados objetivo (supervisado), sin etiqueta (no supervisado) o necesita un agente para aprender a través de la interacción con un entorno (refuerzo)? Eso es en lo que tiene que pensar antes de elegir el tipo de modelo que utiliza.
También debe elegir entre algoritmos de regresión o de clasificación. Aquí, elegir entre regresión es sobre si se está prediciendo un valor numérico continuo (regresión) o clasificando los valores de datos en distintas clases (clasificación), lo que no implica regresión.
Otra consideración vital es el tamaño y la naturaleza del conjunto de datos que utiliza para entrenar un modelo: ¿cuántos valores de datos tiene? ¿Es estructurado (tabular), no estructurado (texto, imágenes) o una mezcla? El tamaño y la complejidad de su conjunto de datos pueden influir en sus elecciones de algoritmos.
La interpretabilidad también es importante porque algunos modelos de aprendizaje automático tardan en explicarse. ¿Necesita un modelo que sea fácil de explicar a las partes interesadas (por ejemplo, el árbol de decisiones) o está dispuesto a sacrificar la capacidad de explicar cómo funciona su modelo para lo que podría ser una mayor precisión (por ejemplo, las redes neuronales profundas)?
Coincidencia de algoritmos con casos de uso de ejemplo
Para hacer las cosas más concretas, vamos a explorar un ejemplo de cómo algoritmos específicos de aprendizaje automático en profundidad se alinean con algunos de los casos de uso más comunes en el mundo real.
Predicción del cambio de cliente
es un ejemplo de un problema de clasificación aleatoria en el que las empresas desean identificar a los clientes que probablemente dejen de utilizar un servicio o producto. Los algoritmos aleatorios de regresión logística son un método de aprendizaje automático que predice la rotación en comparación con la ausencia de rotación. Sin embargo, los bosques aleatorios a menudo superan la regresión logística en términos de precisión porque los bosques aleatorios capturan relaciones más complejas entre una serie de características de los clientes y el comportamiento resultante de la agitación, por lo que los bosques aleatorios podrían ser una mejor opción.
Reconocimiento de imagen
es una tarea de aprendizaje profundo que implica la identificación automática de objetos, caras o patrones a partir de una imagen proporcionada. Un modelo que funciona bien para el reconocimiento de imágenes se denomina red neuronal convolucional (CNN) porque puede hacer representaciones jerárquicas de las características visuales a partir de datos de píxeles sin procesar.
Sistemas de recomendación
Sugerir elementos a los usuarios en función de sus preferencias y comportamiento. Un modelo de aprendizaje automático llamado filtrado colaborativo es una gran manera de hacer esto. Sin embargo, la factorización de matrices también es popular: descompone las interacciones entre elementos de usuario en factores latentes, revelando preferencias ocultas que se pueden usar para hacer recomendaciones personalizadas.
Recuerde que estos son sólo algunos ejemplos, y el mejor algoritmo para un caso de uso específico puede variar dependiendo de la naturaleza de los datos, la complejidad del problema y los recursos disponibles.
Otras consideraciones
Comprender el problema y asociarlo a algoritmos de programa adecuados es su primer paso, pero hay otras cosas que debe considerar al crear un modelo de aprendizaje automático para su proyecto específico.
El dilema sesgo-varianza es un concepto crucial, ya que sesgo se refiere al error introducido al aproximar un problema del mundo real con un modelo simplificado, mientras que varianza se refiere a la sensibilidad del modelo a las fluctuaciones en los datos de capacitación. Al elegir un modelo de alta polarización, le resultará simplista y poco adecuado para los datos. Por el contrario, un modelo de programa de alta varianza puede ser demasiado complejo y puede sobreajustar los datos. Debes tratar de encontrar el equilibrio.
Otro punto clave es la complejidad del modelo. Es posible que los modelos simples no capturen todos los matices de los datos, pero un modelo demasiado complejo podría encajar demasiado bien el ruido de los datos de formación. Lo que significa que se obtiene un sobreajuste y un modelo de bajo rendimiento. Su modelo debe ser lo suficientemente complejo como para capturar los patrones subyacentes, pero no tan complejo que memorice los datos de entrenamiento.
La ingeniería y la selección de funciones son el núcleo de la calidad de sus modelos. La ingeniería de características implica transformar los datos brutos en "características" que son más informativas para el programa de aprendizaje automático. La selección de funciones consiste en elegir las funciones más relevantes que son útiles para el rendimiento del modelo.
El futuro del Machine Learning
Las soluciones de IA y el machine deep learning avanzan a un ritmo vertiginoso. Constantemente se desarrollan nuevos algoritmos, técnicas y marcos de trabajo, que amplían los límites de lo que es posible con la inteligencia artificial.
Estamos en un momento emocionante para participar en este campo, con avances en el procesamiento de lenguaje natural, la visión computacional y el aprendizaje de refuerzo.
Mantenerse actualizado con estos rápidos avances de inteligencia artificial es crucial para cualquiera que quiera aprovechar el poder del aprendizaje automático. Las herramientas y técnicas de vanguardia de hoy podrían quedar obsoletas casi de la noche a la mañana. Deberá estar al día de los últimos avances para asegurarse de que utiliza los métodos más eficaces y eficientes para resolver sus problemas.
Primeros pasos con el poder del Machine Learning
El aprendizaje automático ya no está confinado a los laboratorios de investigación y a los gigantes tecnológicos. Cada vez es más accesible para empresas y personas a través de herramientas amigables que no requieren un amplio conocimiento de la ciencia de los datos.
Tanto si es un proveedor de atención médica que desea un programa para mejorar los diagnósticos como si es alguien que trabaja en el mundo del marketing y desea personalizar las experiencias de los clientes, puede estar seguro de que el aprendizaje automático tiene el potencial de revolucionar su campo.
Siempre vale la pena explorar, así que no tengas miedo de explorar cómo se puede aplicar un programa de aprendizaje automático a tu dominio. Identifique sus desafíos de datos y determine qué herramientas de aprendizaje automático se han utilizado para abordar problemas similares en otros campos, sectores o industrias.
También encontrará innumerables recursos en línea, incluidos tutoriales, cursos y bibliotecas de código abierto, para ayudarle a empezar.
OVHcloud y Machine Learning
OVHcloud reconoce la importancia creciente del machine learning, por lo que ofrece una amplia gama de servicios pensados para acompañar su implementación. Proporcionamos soluciones de infraestructura y plataforma, lo que permite a los usuarios escalar sus proyectos de aprendizaje automático de manera eficiente.
