¿Qué es el aprendizaje automático? Todo sobre ello (2023)

¿Qué es el aprendizaje automático? 

Imagine un mundo en el que los ordenadores puedan predecir resultados, entender el lenguaje humano e incluso conducir coches sin ser programados explícitamente. ¡Bienvenido al mundo en constante evolución del aprendizaje automático!

Entonces, ¿qué es el aprendizaje automático? En esta entrada del blog, nos adentraremos en el fascinante reino del aprendizaje automático, desentrañando sus principios básicos, sus técnicas y sus aplicaciones en el mundo real. Abróchese el cinturón y acompáñenos en este apasionante viaje.

Resumen

• El aprendizaje automático es una forma de inteligencia artificial (IA) que permite a los ordenadores aprender de forma autónoma, sin intervención humana.
• En el aprendizaje automático, suministramos al ordenador los datos de entrada y el resultado esperado, y éste resuelve el programa por sí mismo.
• En un mundo en el que dominan los grandes datos, el aprendizaje automático es la clave para desentrañar patrones ocultos y dar sentido a ingentes cantidades de información.

No se convierta en víctima del cibercrimen. Proteja sus dispositivos con el mejor antivirus y su privacidad con la mejor VPN.

Definición del aprendizaje automático

El aprendizaje automático (AM) es una rama de la inteligencia artificial (IA). Permite a las aplicaciones informáticas realizar predicciones precisas sin necesidad de programación explícita. Su importancia radica en su capacidad para abordar problemas a un ritmo más rápido y a mayor escala que los cerebros humanos por sí solos. El objetivo principal del aprendizaje automático es permitir que los ordenadores aprendan de forma autónoma, sin intervención humana, y respondan en consecuencia.

Pero, ¿en qué se diferencia el aprendizaje automático de la programación tradicional? En la programación convencional, proporcionamos al ordenador los datos de entrada y un programa preescrito, que luego genera la salida. Sin embargo, con el aprendizaje automático, suministramos al ordenador los datos de entrada y la salida esperada, y éste averigua el programa por sí mismo. Esta capacidad de autoaprendizaje diferencia al aprendizaje automático de la programación tradicional.

Además, el aprendizaje automático es una parte de la IA que utiliza algoritmos para hacer predicciones o tomar decisiones basadas en datos. El aprendizaje profundo, por su parte, es un subconjunto del aprendizaje automático que emplea redes neuronales para procesar datos complejos. Esta relación entre aprendizaje automático, IA y aprendizaje profundo constituye la base de los modernos sistemas inteligentes capaces de aprender de los datos y tomar decisiones sin ser programados explícitamente.

La importancia del aprendizaje automático va más allá de la mera tecnología. Proporciona a las empresas valiosos conocimientos sobre los hábitos de los clientes y las operaciones comerciales, al tiempo que facilita la creación de nuevos productos. En un mundo en el que dominan los grandes datos, el aprendizaje automático es la clave para desentrañar patrones ocultos y dar sentido a ingentes cantidades de información.

La evolución del aprendizaje automático

La historia del aprendizaje automático se remonta a 1943, cuando Warren McCulloch y Walter Pitts inventaron la primera red neuronal. Este invento pionero sentó las bases para futuros desarrollos en el aprendizaje automático. En 1952, Arthur Samuel, informático de IBM, creó el primer programa informático capaz de aprender y acuñó el término “aprendizaje automático”. El programa de Samuel tenía como objetivo jugar a las damas, adquiriendo conocimientos a partir de la experiencia mediante el empleo de algoritmos para realizar pronósticos.

La década de 1990 marcó un cambio significativo en el aprendizaje automático, al pasar de enfoques basados en el conocimiento a enfoques basados en los datos, impulsados por la abundancia de datos disponibles. Esta transición allanó el camino para las aplicaciones modernas, como el aprendizaje profundo y los sistemas impulsados por la IA, que siguen revolucionando diversas industrias y sectores.

Hoy en día, el aprendizaje automático ha evolucionado hasta convertirse en un campo sofisticado, que abarca numerosas técnicas y algoritmos que permiten a los ordenadores aprender de los datos y tomar decisiones informadas. Desde los primeros conceptos de las redes neuronales hasta los avanzados sistemas de aprendizaje profundo de hoy en día, la evolución del aprendizaje automático muestra nuestra búsqueda incesante de crear máquinas inteligentes capaces de imitar la inteligencia humana.

A medida que sigamos ampliando los límites del aprendizaje automático, podemos esperar aún más avances, que transformarán nuestra forma de vivir, trabajar e interactuar con la tecnología.

Principios básicos del aprendizaje automático

Para comprender plenamente el funcionamiento interno del aprendizaje automático, es crucial entender sus principios básicos, incluidos los algoritmos, los modelos, el entrenamiento y la validación.

En las siguientes subsecciones, profundizaremos en estos conceptos fundamentales y exploraremos cómo se unen para permitir que las máquinas aprendan de los datos y hagan predicciones.

Algoritmos y modelos

Los algoritmos y los modelos desempeñan un papel vital en el aprendizaje automático, ya que trabajan juntos para procesar los datos y hacer predicciones. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden agruparse en función de su estilo de aprendizaje, como el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje semisupervisado y de refuerzo. Agrupar los algoritmos por su similitud en la función nos ayuda a seleccionar más fácilmente el mejor algoritmo para un problema concreto.

Un avance notable en el aprendizaje automático es la Red Adversarial Generativa (GAN), que permite que dos redes neuronales generen datos valiosos a partir de nada más que ruido aleatorio. Las GAN se utilizan principalmente para imágenes y música. La introducción de imágenes de caballos en un Modelo Adversarial Generativo (GAN) puede generar imágenes de cebras. Esto pone de relieve las poderosas capacidades de las GAN para crear nuevas imágenes que coincidan con los datos de entrada.

Desde la simple regresión lineal hasta los complejos algoritmos de aprendizaje profundo, las distintas técnicas de aprendizaje automático ofrecen enfoques únicos para abordar diferentes problemas. Comprender el papel de los algoritmos y los modelos en el aprendizaje automático es esencial para aprovechar todo su potencial y aplicarlos con eficacia a los retos del mundo real.

Formación y validación

El entrenamiento y la validación son aspectos cruciales del aprendizaje automático, ya que garantizan la precisión y la eficacia de los modelos. El proceso de entrenamiento implica aprender de un conjunto de datos (denominado conjunto de entrenamiento) definiendo las características de cada clasificación a partir de los valores de los parámetros de cada tipo. A continuación, el modelo utiliza esta descripción para determinar si un nuevo punto de datos pertenece a una determinada clasificación.

El infraajuste y el sobreajuste son retos habituales durante el proceso de entrenamiento. Los algoritmos de hipótesis pueden ajustarse con la máxima simplicidad, lo que da lugar a menos errores en los datos de entrenamiento. Esto se conoce como infraajuste y suele dar lugar a errores más significativos al procesar nuevos datos. Por otro lado, el sobreajuste se produce cuando la hipótesis es demasiado compleja, lo que conduce a una mala generalización.

Las pruebas y la generalización son vitales en el aprendizaje automático para garantizar que el algoritmo o la hipótesis puedan ajustarse con precisión a los nuevos datos y predecir los resultados. Si abordamos el ajuste insuficiente y el ajuste excesivo y damos prioridad a las pruebas y la generalización, podremos crear modelos de aprendizaje automático robustos capaces de hacer predicciones precisas en aplicaciones del mundo real.

Tipos de técnicas de aprendizaje automático

Existen cuatro tipos principales de técnicas de aprendizaje automático: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, aprendizaje semisupervisado y aprendizaje de refuerzo. Cada técnica tiene su enfoque único para aprender de los datos y hacer predicciones.

En las siguientes subsecciones, exploraremos estas técnicas, profundizando en sus características, puntos fuertes y puntos débiles.

Aprendizaje supervisado

El aprendizaje supervisado es una técnica de aprendizaje automático en la que los datos están etiquetados y el algoritmo utiliza estos datos etiquetados para hacer predicciones. El aprendizaje supervisado plantea el reto de clasificar los datos en clases o categorías distintas. Para hacer frente a este reto, se han desarrollado algunos algoritmos populares: el algoritmo de bosque aleatorio, el algoritmo de árbol de decisión, el algoritmo de regresión logística y el algoritmo de máquina de vectores de apoyo. Los algoritmos de regresión, como la regresión lineal simple, la regresión multivariante, el árbol de decisión y la regresión Lasso, también se utilizan ampliamente en el aprendizaje supervisado.

En el aprendizaje supervisado, un modelo pretende determinar cómo se relacionan las variables de entrada y de destino. Por ejemplo, el conjunto de datos de dígitos manuscritos MINST es una tarea de clasificación en la que las entradas son imágenes de dígitos manuscritos, y la salida es una etiqueta de clase que identifica los dígitos del 0 al 9. Otro ejemplo es el conjunto de datos sobre el precio de las casas en Boston, donde las entradas son las características de la casa, y la salida es el precio de la casa en dólares.

El aprendizaje supervisado funciona tomando un conjunto de datos de entrenamiento etiquetados y creando una función inferida que pueda predecir los valores de salida. El sistema ha sido suficientemente entrenado para proporcionar objetivos para cualquier entrada nueva. Esto demuestra su capacidad para cumplir los distintos requisitos. El objetivo principal del aprendizaje supervisado es vincular la variable de entrada con la variable de salida.

La diferencia entre clasificación y regresión en el aprendizaje supervisado radica en la naturaleza de la salida: la clasificación predice una etiqueta de clase, mientras que la regresión predice un valor numérico. Comprendiendo estas distinciones y seleccionando el algoritmo adecuado, el aprendizaje supervisado puede aplicarse eficazmente a diversos problemas del mundo real.

Aprendizaje no supervisado

El aprendizaje no supervisado es una técnica de aprendizaje automático en la que los datos no están etiquetados y el algoritmo tiene que averiguar cómo hacer predicciones a partir de los datos. Los algoritmos de agrupación utilizados en el aprendizaje no supervisado incluyen muchos enfoques. Algunos ejemplos son el algoritmo de agrupación K-Means, el algoritmo de desplazamiento de medias, el algoritmo DBSCAN, el análisis de componentes principales y el análisis de componentes independientes. Los algoritmos utilizados en el aprendizaje de reglas de asociación son bastante populares para el aprendizaje no supervisado. Entre ellos se incluyen el Algoritmo Apriori, el Algoritmo Eclat y el Algoritmo FP-Growth.

Un algoritmo de aprendizaje no supervisado intenta ordenar el conjunto de datos basándose en sus similitudes, diferencias y patrones. Dado que no hay una variable objetivo que guíe el proceso de aprendizaje, el aprendizaje no supervisado puede ser especialmente útil para el análisis exploratorio de datos, descubriendo patrones y relaciones ocultos dentro de los datos.

El aprendizaje no supervisado ofrece un enfoque único del aprendizaje automático, ya que permite a los algoritmos aprender a partir de datos no etiquetados y descubrir nuevas perspectivas sin ninguna orientación previa. Esta flexibilidad lo convierte en una herramienta valiosa para abordar problemas complejos que pueden no tener etiquetas o resultados claros.

Aprendizaje semisupervisado y por refuerzo

El aprendizaje semisupervisado es un enfoque híbrido que combina elementos tanto del aprendizaje supervisado como del no supervisado. En esta técnica, se proporciona una pequeña cantidad de datos de entrenamiento etiquetados al algoritmo de aprendizaje, que los utiliza para aprender las dimensiones del conjunto de datos y aplicar este conocimiento a datos nuevos sin etiquetar. El aprendizaje semisupervisado es una práctica de aprendizaje en la que la orientación de un experto, como un profesor en la universidad, se complementa con la autorrevisión. Un ejemplo de ello es cuando un estudiante refresca su comprensión de un concepto después de clase.

El aprendizaje por refuerzo, por su parte, es un enfoque dinámico del aprendizaje automático en el que un agente realiza acciones en un entorno en función de las recompensas que recibe de éste. El agente aprende a realizar una tarea ajustando sus acciones en función de las recompensas que obtiene. Un ejemplo notable de aprendizaje por refuerzo en acción es AlphaGo de Google, que derrotó al jugador número uno del mundo de Go. El aprendizaje por refuerzo se basa en la búsqueda por ensayo y error para alcanzar un objetivo. Además, se utiliza un sistema de recompensa retardada para incentivar el aprendizaje. Jugar a un juego para conseguir una puntuación alta es un ejemplo de problema de refuerzo. Este tipo de problema anima al agente a repetir un comportamiento exitoso para obtener un objetivo o una recompensa deseados. A medida que el agente realiza movimientos en el juego, recibe retroalimentación del entorno en forma de recompensas o penalizaciones.

Tanto el aprendizaje semisupervisado como el de refuerzo ofrecen enfoques únicos del aprendizaje automático, salvando las distancias entre las técnicas supervisadas y las no supervisadas. Si comprendemos sus puntos fuertes y débiles, podremos elegir la técnica más adecuada para un problema o una aplicación determinados.

Aplicaciones del aprendizaje automático en el mundo real

El aprendizaje automático se ha abierto camino en diversas industrias y sectores, como la sanidad, la defensa, los servicios financieros, el marketing y los servicios de seguridad. Al permitir a las empresas tomar decisiones basadas en datos, el aprendizaje automático ayuda a agilizar las operaciones empresariales, optimizar los procesos actuales y descubrir nuevas formas de hacer más manejables las cargas de trabajo.

En el sector financiero, el aprendizaje automático tiene numerosas aplicaciones, como la detección de fraudes, la supervisión financiera para el blanqueo de dinero, la toma de mejores decisiones comerciales, la calificación crediticia y la suscripción de préstamos. La sanidad también se beneficia del aprendizaje automático en el seguimiento de los datos de salud de las personas, proporcionando mejores diagnósticos y tratamientos, e incluso prediciendo la esperanza de vida de pacientes con enfermedades graves.

El aprendizaje automático ha revolucionado el sector minorista creando experiencias de compra personalizadas, campañas de marketing, obteniendo información de los clientes, planificando su mercancía y optimizando los precios. Además, los sistemas de recomendación, impulsados por el aprendizaje automático, sugieren a los usuarios productos, películas, series web, canciones y mucho más relevantes, mejorando su experiencia global.

A medida que el aprendizaje automático siga avanzando, desempeñará sin duda un papel cada vez más vital en diversas industrias, impulsando la innovación y mejorando la eficiencia. Si comprendemos las aplicaciones del aprendizaje automático en el mundo real, podremos apreciar mejor su potencial para transformar nuestras vidas y el mundo que nos rodea.

Retos y limitaciones del aprendizaje automático

A pesar de su inmenso potencial, el aprendizaje automático también tiene su parte de retos y limitaciones. La privacidad de los datos es una preocupación importante, ya que puede resultar difícil garantizar que no se hace un uso indebido de los datos o que no se accede a ellos sin permiso. Garantizar la seguridad y la privacidad de los datos es un reto continuo que debe abordarse para mantener la confianza en los sistemas de aprendizaje automático.

El sesgo en el aprendizaje automático es otro reto que puede conducir a resultados inexactos si los datos utilizados para entrenar el modelo no son representativos de la población. Abordar el sesgo en los modelos de aprendizaje automático es crucial para garantizar la imparcialidad y la precisión en las predicciones que realizan.

La interpretabilidad de los modelos es un reto adicional en el aprendizaje automático. Puede resultar difícil descifrar por qué un modelo ha tomado una decisión concreta, lo que puede limitar nuestra capacidad para confiar en el sistema y comprenderlo plenamente. El desarrollo de técnicas para mejorar la interpretabilidad de los modelos es un área de investigación esencial en el campo del aprendizaje automático.

Al reconocer y abordar estos retos y limitaciones, podemos trabajar para desarrollar sistemas de aprendizaje automático más sólidos, fiables y eficaces que puedan aplicarse con éxito en escenarios del mundo real.

Tendencias futuras en el aprendizaje automático

El futuro del aprendizaje automático promete desarrollos y avances aún más emocionantes. A medida que el aprendizaje automático adquiera mayor importancia para las empresas, se intensificará la competencia entre las plataformas de aprendizaje automático, lo que conducirá al desarrollo de sistemas más potentes y eficientes.

Una tendencia emergente es la IA híbrida, que combina el aprendizaje automático y la IA simbólica para ayudar a los sistemas de IA a comprender tanto el lenguaje como los datos. Además, se espera que los asistentes de IA se vuelvan más versátiles, ofreciendo potencialmente asesoramiento jurídico, tomando decisiones empresariales críticas y proporcionando tratamiento médico personalizado.

Otras tendencias prometedoras en el aprendizaje automático son los avances en los vehículos autónomos, la integración de blockchain y los asistentes personalizados de IA. Estos avances seguirán revolucionando diversas industrias, cambiando la forma en que vivimos, trabajamos e interactuamos con la tecnología.

Si miramos hacia el futuro, podemos anticipar nuevos avances e innovaciones en el aprendizaje automático, que ofrecerán nuevas posibilidades y oportunidades tanto a las empresas como a los particulares.

Elegir el enfoque de aprendizaje automático adecuado

La selección de la técnica de aprendizaje automático más adecuada para un problema o aplicación específicos requiere una cuidadosa consideración de factores como la disponibilidad de datos, los resultados deseados y la naturaleza del problema. Para conocer bien los datos, es esencial analizarlos para detectar patrones, tendencias y conexiones, al tiempo que se buscan posibles problemas o sesgos.

A la hora de elegir un algoritmo, tenga en cuenta el tipo de problema que intenta resolver, los datos de que dispone y diversos factores como el rendimiento, la explicabilidad, la complejidad, el tamaño del conjunto de datos, la dimensionalidad, el tiempo y el coste de formación y el tiempo de inferencia. Por ejemplo, la programación basada en el aprendizaje profundo puede aplicarse para comprender las entradas de datos financieros buenos y malos en una hoja de cálculo de Excel.

Si se toma el tiempo necesario para comprender los datos, el problema y los algoritmos disponibles, podrá elegir el enfoque de aprendizaje automático más adecuado para sus necesidades específicas. Este cuidadoso proceso de selección aumentará las posibilidades de éxito y garantizará que su proyecto de aprendizaje automático ofrezca los resultados deseados.

Habilidades y herramientas esenciales para el aprendizaje automático

Para trabajar eficazmente con el aprendizaje automático, es crucial tener una base sólida en lenguajes de programación, conceptos matemáticos y bibliotecas de software. Python es el lenguaje de programación por excelencia para el aprendizaje automático, gracias a su legibilidad, sencillez y bibliotecas preconstruidas para diversas aplicaciones.

Además de los lenguajes de programación, una comprensión sólida de cinco áreas matemáticas es esencial para resolver problemas de aprendizaje automático: álgebra lineal, cálculo, probabilidad, estadística y optimización. Estos conceptos matemáticos constituyen la columna vertebral de los algoritmos de aprendizaje automático y de su aplicación.

Las bibliotecas de software desempeñan un papel fundamental a la hora de simplificar el desarrollo y la implantación de aplicaciones de aprendizaje automático. Al aprovechar estas herramientas y recursos, los científicos de datos y los profesionales del aprendizaje automático pueden centrarse en resolver problemas y crear soluciones innovadoras en lugar de enfrascarse en los detalles de la implementación.

Al dominar las habilidades y herramientas esenciales para el aprendizaje automático, estará bien equipado para afrontar los retos y oportunidades que ofrece este apasionante campo.

Resumen

A lo largo de esta entrada del blog, hemos explorado el fascinante mundo del aprendizaje automático, profundizando en sus principios básicos, técnicas y aplicaciones en el mundo real. El aprendizaje automático ha recorrido un largo camino desde sus inicios, evolucionando desde los primeros conceptos hasta los sistemas avanzados que vemos hoy en día. A medida que sigamos ampliando los límites de lo posible, el aprendizaje automático desempeñará sin duda un papel cada vez más vital en la configuración de nuestro futuro. Si comprendemos y adoptamos esta poderosa tecnología, podremos liberar todo su potencial y crear un mundo más inteligente y conectado.

Cómo mantenerse seguro en línea:

• Utilice contraseñas seguras: Utilice una contraseña única y compleja para cada cuenta. Un gestor de contraseñas puede ayudarle a generarlas y almacenarlas. Además, active la autenticación de dos factores (2FA) siempre que esté disponible.
• Invierta en su seguridad: Comprar el mejor antivirus para Windows 11 es clave para su seguridad en línea. Un antivirus de alta calidad como Norton, McAfee o Bitdefender salvaguardará su PC de varias amenazas en línea, incluyendo malware, ransomware y spyware.
• Tenga cuidado con los intentos de phishing: Sea precavido cuando reciba comunicaciones sospechosas que le pidan información personal. Las empresas legítimas nunca le pedirán datos confidenciales por correo electrónico o mensaje de texto. Antes de hacer clic en cualquier enlace, asegúrese de la autenticidad del remitente.
• Manténgase informado: En nuestro blog cubrimos una amplia gama de temas de ciberseguridad. Y hay varias fuentes creíbles (en inglés) que ofrecen informes y recomendaciones sobre amenazas, como NIST, CISA, FBI, ENISA, Symantec, Verizon, Cisco, Crowdstrike y muchas más.

¡Manténgase seguro en Internet!

Preguntas más frecuentes

A continuación encontrará las preguntas más frecuentes.