La clasificación en el aprendizaje automático implica el intrigante proceso de asignar etiquetas a nuevos datos basándose en patrones aprendidos de ejemplos de entrenamiento. Es como enseñarle a un modelo a reconocer y categorizar objetos, pero ¿cómo funciona realmente?

Los modelos de aprendizaje automático ya han empezado a ocupar mucho espacio en nuestras vidas, aunque no seamos conscientes de ello. Quieres un ejemplo: ChatGPT, Alexa, vehículos autónomos y muchos más en camino. Al adoptar día a día los sistemas y la tecnología de IA, la humanidad está experimentando quizás el desarrollo más rápido de los últimos años.

Pero, ¿la fuerza detrás de este desarrollo es completamente aleatoria? Por supuesto que no. Existen muchas técnicas que se utilizan para entrenar estos modelos complejos, como la regresión, el ajuste y la clasificación. Echemos un vistazo juntos a la clasificación en el aprendizaje automático.

¿Qué es la clasificación en el aprendizaje automático?

La clasificación en el aprendizaje automático es el proceso de asignar etiquetas de clase predefinidas a datos nuevos e invisibles en función de los patrones y relaciones aprendidos a partir de los datos de entrenamiento. El objetivo es crear un modelo que pueda predecir con precisión la etiqueta de clase de una nueva entrada, dadas sus características. El modelo de clasificación aprende de los datos de entrenamiento, identificando las características distintivas entre cada clase, lo que le permite hacer predicciones informadas.

La clasificación en el aprendizaje automático puede ser una herramienta versátil con numerosas aplicaciones en diversas industrias.

A continuación se muestran algunos ejemplos de dónde se puede utilizar la clasificación en el aprendizaje automático:

Reconocimiento de imagen: La clasificación se puede utilizar para identificar objetos dentro de las imágenes. Por ejemplo, se puede entrenar un modelo para que reconozca animales, vehículos, edificios o incluso expresiones faciales.

Procesamiento del lenguaje natural (PNL): La clasificación se puede aplicar a datos de texto para categorizar mensajes, correos electrónicos o publicaciones de redes sociales en diferentes categorías, como spam versus no spam, sentimiento positivo versus negativo o clasificación de temas.

Mantenimiento predictivo: La clasificación se puede utilizar para predecir cuándo es probable que falle el equipo o la maquinaria, lo que permite un mantenimiento proactivo y minimiza el tiempo de inactividad.

Healthcare: La clasificación se puede aplicar a datos médicos para diagnosticar enfermedades, identificar riesgos potenciales para la salud o categorizar a los pacientes según su historial médico.

Detección de fraude: La clasificación se puede utilizar para identificar transacciones fraudulentas, como fraude con tarjetas de crédito o fraude con reclamaciones de seguros.

Sistemas de recomendación: La clasificación se puede utilizar para recomendar productos o servicios según el comportamiento y las preferencias del usuario.

¿Cuáles son los diferentes tipos de clasificación en el aprendizaje automático?

La clasificación del aprendizaje automático es el proceso de asignar etiquetas o categorías a datos en función de características o atributos comunes. Existen varios tipos de clasificación en el aprendizaje automático, cada uno con sus propias fortalezas y debilidades.

Los principales tipos de clasificación en el aprendizaje automático son:

1. Clasificación binaria
2. Clasificación multiclase
3. Clasificación multietiqueta
4. Aprendizaje sin supervisión
5. Aprendizaje supervisado
6. Aprendizaje reforzado
7. Clasificación de la imagen
8. Clasificación de texto

Clasificación binaria en aprendizaje automático.

La clasificación binaria en el aprendizaje automático es un tipo de aprendizaje supervisado donde el objetivo es predecir una etiqueta o clase binaria en función de las características de entrada. El modelo se entrena en un conjunto de datos que contiene pares de entrada y salida, donde la salida es una etiqueta binaria (por ejemplo, 0 o 1, sí o no, etc.). El modelo aprende a distinguir entre las dos clases y a predecir la etiqueta correcta para datos nuevos e invisibles.

Ejemplos de clasificación binaria incluyen correos electrónicos spam versus no spam, transacciones financieras fraudulentas versus legítimas y diagnósticos médicos de enfermedades versus no enfermedades.

Clasificación de clases múltiples en aprendizaje automático.

La clasificación de clases múltiples en el aprendizaje automático es un tipo de problema de aprendizaje supervisado donde el objetivo es predecir una de varias clases o categorías en función de las características de entrada. En este tipo de problema, cada instancia o ejemplo pertenece a una de varias clases y la tarea es asignar una etiqueta de clase a cada instancia.

A diferencia de la clasificación binaria en el aprendizaje automático, donde el objetivo es predecir una de dos clases, la clasificación multiclase implica predecir una de tres o más clases. Este tipo de problema es más desafiante porque el modelo necesita aprender relaciones más complejas entre las características de entrada y las múltiples clases.

Clasificación de etiquetas múltiples en aprendizaje automático

La clasificación de etiquetas múltiples en el aprendizaje automático es un tipo de problema de aprendizaje supervisado donde el objetivo es asignar múltiples etiquetas o etiquetas de clase a cada instancia o ejemplo. A diferencia de la clasificación binaria tradicional, donde el objetivo es asignar una única etiqueta a cada instancia, la clasificación de etiquetas múltiples permite que cada instancia tenga múltiples etiquetas.

Por ejemplo, en la clasificación de textos, un fragmento de texto se puede clasificar como “deportes” y “política” si contiene información relacionada con ambos temas. En la clasificación de imágenes, una imagen se puede clasificar como “perro” y “al aire libre” si contiene una imagen de un perro tomada al aire libre.

La incertidumbre predictiva impulsa el aprendizaje automático a su máximo potencial

La clasificación de etiquetas múltiples en el aprendizaje automático es particularmente útil en situaciones donde las clases no son mutuamente excluyentes y una instancia puede pertenecer a varias clases simultáneamente. Este tipo de problema es común en varios dominios, como la clasificación de textos, la clasificación de imágenes y la bioinformática.

Aprendizaje sin supervisión

El aprendizaje no supervisado es un tipo de aprendizaje automático en el que el algoritmo intenta encontrar patrones o relaciones en los datos sin el uso de datos etiquetados. En otras palabras, el algoritmo no recibe ninguna información sobre la salida correcta o las etiquetas de clase para los datos de entrada.

El objetivo del aprendizaje no supervisado es identificar estructuras en los datos, como grupos, dimensiones o anomalías, sin conocimiento previo del resultado esperado. Esto puede resultar útil para descubrir patrones ocultos, identificar valores atípicos y reducir la complejidad de los datos de alta dimensión.

Aprendizaje supervisado

El aprendizaje supervisado es un tipo de aprendizaje automático en el que el algoritmo se entrena con datos etiquetados, lo que significa que ya se conoce la salida o etiqueta de clase correcta para una entrada determinada. El objetivo del aprendizaje supervisado es hacer predicciones sobre datos nuevos e invisibles basados ​​en los patrones y relaciones aprendidos a partir de los datos de entrenamiento etiquetados.

En el aprendizaje supervisado, el algoritmo se entrena en un conjunto de datos que consta de pares de entrada y salida, donde la entrada son los datos que el algoritmo utilizará para hacer predicciones y la salida es la etiqueta de clase o el valor de salida correcto. El algoritmo aprende minimizando la diferencia entre sus predicciones y los resultados correctos reales.

Aprendizaje reforzado

El aprendizaje por refuerzo (RL) es un subcampo del aprendizaje automático que se centra en capacitar a los agentes para que tomen decisiones en entornos complejos e inciertos. El objetivo de RL es aprender una política que asigne estados a acciones de una manera que maximice una señal de recompensa acumulativa.

En RL, el agente interactúa con el entorno, realiza acciones y recibe recompensas o sanciones. El objetivo es aprender una política que maximice la recompensa acumulativa a lo largo del tiempo. RL se utiliza en aplicaciones como robótica, juegos y conducción autónoma.

Clasificación de la imagen

La clasificación de imágenes en el aprendizaje automático es un tipo de aplicación que implica entrenar un modelo de aprendizaje automático para clasificar imágenes en diferentes categorías o clases según su contenido visual. El objetivo de la clasificación de imágenes es asignar una etiqueta o categoría a una imagen, como "perro" o "automóvil", en función de las características y patrones visuales de la imagen.

El proceso de clasificación de imágenes en el aprendizaje automático normalmente implica los siguientes pasos:

1. La recolección de datos: Se recopila un gran conjunto de datos de imágenes y se etiqueta con las etiquetas de clase apropiadas.
2. Preprocesamiento de datos: Las imágenes se preprocesan para mejorar su calidad y extraer características relevantes.
3. Extracción de características: Las características relevantes se extraen de las imágenes, como el color, la textura y la forma.
4. Entrenamiento modelo: Se entrena un modelo de aprendizaje automático, como una red neuronal convolucional (CNN), en el conjunto de datos etiquetados para aprender la relación entre las características de la imagen y las etiquetas de clase.
5. Evaluación modelo: El modelo entrenado se evalúa en un conjunto de datos de prueba separado para medir su rendimiento y precisión.
6. Despliegue: El modelo entrenado se puede implementar en una aplicación del mundo real, como búsqueda de imágenes, detección de objetos o reconocimiento facial.

Clasificación de texto

La clasificación de texto en el aprendizaje automático es un tipo de aplicación que implica entrenar un modelo de aprendizaje automático para clasificar documentos de texto en categorías o clases predefinidas en función de su contenido.

El objetivo de la clasificación de texto en el aprendizaje automático es categorizar automáticamente documentos de texto, como correos electrónicos, artículos de noticias o publicaciones en redes sociales, en categorías relevantes, como "spam" o "no spam", "positivo" o "negativo". o “deportes” o “política”.

Cómo implementar la clasificación en el aprendizaje automático

La implementación de la clasificación en el aprendizaje automático implica varios pasos. El primer paso es recolectar y preprocesar los datos. Esto incluye limpiar los datos, manejar los valores faltantes, normalizar o escalar los datos y dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba.

Lo segundo que hay que hacer para implementar la clasificación en el aprendizaje automático es seleccionar una característica. Seleccione las características más relevantes que puedan ayudar en la clasificación. Esto se puede hacer utilizando técnicas como el análisis de correlación, la información mutua y la eliminación de características recursivas.

A continuación, debe seleccionar un modelo. Elija un algoritmo de clasificación adecuado según el tipo de problema de clasificación y los datos. Algunos algoritmos de clasificación populares incluyen regresión logística, árboles de decisión, bosques aleatorios, máquinas de vectores de soporte (SVM) y redes neuronales.

Ahora viene la parte complicada: entrenar el modelo en sí. Entrenar el modelo implica alimentar los datos de entrenamiento al algoritmo seleccionado, ajustar los parámetros del modelo para minimizar el error entre la salida predicha y la salida real, y refinar iterativamente el modelo hasta que clasifique con precisión los datos de entrenamiento.

El proceso de formación suele implicar los siguientes pasos:

Inicialización: El modelo comienza con un conjunto de parámetros iniciales.

Propagación hacia adelante: Los datos de entrada se pasan a través del modelo para generar predicciones.

Calculando la pérdida: Se calcula la diferencia entre la salida prevista y la salida real y se utiliza una función de pérdida para medir el error.

Propagación hacia atrás: El error se propaga hacia atrás a través del modelo, ajustando los parámetros para minimizar la pérdida.

Optimización: Los parámetros del modelo se actualizan mediante un algoritmo de optimización, como el descenso de gradiente, para minimizar la pérdida.

Evaluación: El rendimiento del modelo se evalúa en un conjunto de validación para monitorear su progreso y evitar el sobreajuste.

Refinamiento: Los pasos 3 a 6 se repiten hasta que el modelo clasifica con precisión los datos de entrenamiento y logra un buen rendimiento en el conjunto de validación.

Y por último pero no menos importante, ajuste de hiperparámetros. El ajuste de hiperparámetros implica ajustar los hiperparámetros del modelo para mejorar su rendimiento. Los hiperparámetros son parámetros que se establecen antes de entrenar el modelo, como la tasa de aprendizaje, la intensidad de la regularización y la cantidad de capas ocultas.

La búsqueda de cuadrícula es una técnica común utilizada para el ajuste de hiperparámetros. Implica probar múltiples combinaciones de hiperparámetros y evaluar el rendimiento del modelo en un conjunto de validación para cada combinación. Luego se elige la combinación con el mejor rendimiento como conjunto final de hiperparámetros.

Crédito de la imagen destacada: kjpargeter/Freepik.

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• Fuente: https://dataconomy.com/2023/08/31/classification-in-machine-learning/