¿Qué es “machine learning”?
El machine learning es una herramienta que permite extraer conocimiento de los datos y traducirlo en valor para una empresa. Para comprenderlo mejor, es necesario entender la ciencia de datos, que combina disciplinas como estadística, matemáticas y programación. Esta ciencia permite recopilar información y convertirla interpretable para la toma de decisiones o la automatización de procesos. Los profesionales especializados en informática, matemáticas o estadística, utilizan machine learning e inteligencia artificial para desarrollar sistemas que reproducen el comportamiento humano y aprenden por sí mismos a partir de ejemplos, en lugar de ser programados con instrucciones específicas.
Aprendizaje supervisado
El aprendizaje supervisado es uno de los métodos más comunes en machine learning y se caracteriza por la intervención humana. Requiere que proporcionamos al sistema ejemplos de datos con sus resultados conocidos, llamados etiquetas o «labels». A partir de estos ejemplos, el sistema aprende a hacer predicciones sobre nuevos datos de los que no conocemos el resultado.
Clasificación y regresión
Clasificación: se utiliza para predecir clases o categorías. Por ejemplo, identificar el color de una flor como rojo, verde o amarillo, o determinar si un correo electrónico es spam o no.
Regresión: se emplea para predecir valores numéricos continuos, como el precio de una casa o las ventas de un producto.
El supervisado es fundamental en aplicaciones como la detección de fraude, el diagnóstico clínico, la clasificación de imágenes y la predicción de precios.
Aprendizaje no supervisado
El aprendizaje no supervisado no utiliza etiquetas. En su lugar, el sistema busca patrones y relaciones entre los datos para agruparlos o asociarlos. Es ideal para descubrir la estructura subyacente de los no categorizados.
Agrupamiento y Asociación
Agrupamiento (Clustering): los algoritmos de clustering identifican grupos en los datos sin categorizarlos previamente. Por ejemplo, segmentar clientes según sus comportamientos de compra.
Asociación: esta técnica encuentra relaciones entre elementos en grandes bases de datos. Por ejemplo, descubrir que los clientes que compran camisas blancas también tienden a comprar zapatos formales.
El no supervisado se aplica en biología, planificación urbanística y marketing, entre otros campos.
Aprendizaje por refuerzo
El aprendizaje por refuerzo se basa en la psicología conductista y funciona mediante un sistema de recompensas y penalizaciones. Un agente toma decisiones y actúa en un entorno, recibiendo retroalimentación en forma de recompensas o penalizaciones. El objetivo es maximizar las recompensas a lo largo del tiempo.
Un ejemplo notable de refuerzo es AlphaGo, el programa de Google DeepMind que venció al campeón mundial de Go. Se utiliza en la industria de los videojuegos, la robótica, la medicina y la conducción autónoma.
Entender las diferencias entre el aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo es esencial para aprovechar al máximo el potencial del machine learning. Cada uno tiene sus propias aplicaciones y ventajas, y conocerlas te permitirá implementar soluciones más efectivas y eficientes en tu organización.
