¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático (ML) es una rama de la inteligencia artificial (IA) y la informática que implica la recopilación de grandes cantidades de datos y el uso de algoritmos para ayudar a la máquina a aprender como el cerebro humano. Cuanto más "aprende" la máquina, más precisa se vuelve. La frase "aprendizaje automático" fue acuñada por Arthur Samuels de IBM en la década de 1950. El ML es un aspecto crucial del campo en rápido crecimiento de la ciencia de datos, donde el procesamiento de conjuntos de datos masivos permite a las computadoras hacer clasificaciones y predicciones para desarrollar conocimientos empresariales en proyectos de minería de datos.
Hay varias categorías de productos en el sitio web de G2 que utilizan ML, que incluyen, pero no se limitan a, software de análisis de texto, plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático, y software de operacionalización de IA y aprendizaje automático. Además de las plataformas dedicadas específicamente al aprendizaje automático, muchos software también incorporan el aprendizaje automático en la funcionalidad general de la herramienta. Por ejemplo, el software de transcripción médica convierte palabras en texto y el software de inteligencia de talento ayuda a los profesionales de recursos humanos a descubrir candidatos potenciales durante el proceso de reclutamiento.
Tipos de aprendizaje automático
Hay tres tipos principales de ML: supervisado, no supervisado y de refuerzo.
- Aprendizaje supervisado: Este tipo de ML utiliza fuentes de información conocidas para entrenar los datos, que es el proceso mediante el cual las computadoras procesan grandes cantidades de datos a través de algoritmos para aprender y hacer predicciones. Una vez que el algoritmo y el modelo de aprendizaje automático están entrenados en fuentes de datos conocidas, se pueden ingresar fuentes desconocidas en el algoritmo para generar nuevas respuestas. Los algoritmos más comúnmente utilizados en el aprendizaje supervisado son la regresión polinómica, el bosque aleatorio, la regresión lineal, la regresión logística, los árboles de decisión, los vecinos más cercanos K y Naive Bayes.
- Aprendizaje no supervisado: En este tipo de ML, se ingresan fuentes de datos no etiquetadas que no han sido revisadas antes en algoritmos para entrenar el modelo. La máquina buscará entonces encontrar patrones. Alan Turing rompió la máquina Enigma durante la Segunda Guerra Mundial utilizando el aprendizaje no supervisado. Los algoritmos más comúnmente utilizados en el aprendizaje no supervisado son los mínimos cuadrados parciales, la agrupación difusa, la descomposición en valores singulares, la agrupación en clústeres k-means, apriori, la agrupación jerárquica y el análisis de componentes principales.
- Aprendizaje de refuerzo: El aprendizaje de refuerzo implica el uso de algoritmos que utilizan prueba y error en una situación similar a un juego para determinar qué acción produce la mayor recompensa según las reglas del juego. Los tres componentes del aprendizaje de refuerzo son el agente, el entorno y las acciones. El agente es el aprendiz, el entorno es el dato con el que interactúa el agente, y las acciones son lo que hace el agente.
Beneficios del aprendizaje automático
El crecimiento explosivo de los grandes datos evidencia la utilidad de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. A continuación se presentan algunos de los beneficios clave de usar ML e IA:
- Permite a las empresas mantenerse ágiles y adaptarse a los cambios del mercado: Los algoritmos de ML permiten la recopilación virtualmente ilimitada de datos, lo cual es útil cuando se deben tomar decisiones empresariales en respuesta a cambios y predicciones del mercado. Un ejemplo de esto podría ser preparar mejor las cadenas de suministro globales cuando ciertas regiones geográficas de negocios están más afectadas por el cambio climático.
- Mejora la logística y el funcionamiento empresarial: El ML puede ayudar a los profesionales de logística a predecir la demanda del consumidor, evaluar los niveles de stock y tomar decisiones estratégicas de inventario.
- Ofrece un análisis robusto de usuarios para marketing y segmentación: Los algoritmos de ML también pueden ayudar a medir el éxito de las campañas de marketing para crear recomendaciones de optimización. Además, el análisis masivo de datos de consumidores puede ayudar a desarrollar perfiles de objetivos más perspicaces.
- Ayuda con la imagen médica y el diagnóstico: El campo de la bioinformática utiliza la ciencia de datos y el aprendizaje automático para ayudar con la imagen médica y el diagnóstico, así como para predecir el riesgo de enfermedades futuras, como el cáncer.
Aprendizaje automático vs. procesamiento de lenguaje natural vs. redes neuronales vs. aprendizaje profundo
El ML a veces se usa indistintamente con el aprendizaje profundo, y también se asocia con redes neuronales y procesamiento de lenguaje natural. Sin embargo, es importante destacar las diferencias clave entre estos conceptos.
Como se mencionó anteriormente, el ML es una rama de la inteligencia artificial y la informática. El procesamiento de lenguaje natural es una disciplina dentro del ML que se centra en ayudar a la IA a aprender el lenguaje natural de los humanos, tanto hablado como escrito. Este campo del ML es lo que ayuda a ejecutar chatbots y asistentes como Alexa y Siri.
Las redes neuronales son clases de algoritmos de ML modelados en el cerebro humano. Con las redes neuronales, la información se mueve a través de algoritmos como impulsos eléctricos a través del cerebro. Finalmente, el aprendizaje profundo es una red neuronal con muchas capas, y cada capa determina el "peso" de cada enlace en la red.
Discusiones sobre aprendizaje automático en G2
Anthony Orso
Anthony is a Market Research Analyst specializing in supply chain and logistics, as well as data science applications in the industry. Prior to joining G2, Anthony worked in the research and strategy department of advertising. When Anthony isn't studying for his master's program in data science, he enjoys film criticism, true crime, and playing classical music on his violin.
