Aprendizaje automático (ML) las tecnologías pueden impulsar la toma de decisiones en prácticamente todas las industrias, desde la atención médica hasta los recursos humanos y las finanzas, y en innumerables casos de uso, como visión de computadora, grandes modelos de lenguaje (LLM), reconocimiento de voz, vehículos autónomos y más.

Sin embargo, la creciente influencia del ML no está exenta de complicaciones. Los conjuntos de datos de validación y entrenamiento que sustentan la tecnología de aprendizaje automático a menudo son agregados por seres humanos, y los seres humanos son susceptibles a sesgos y propensos a errores. Incluso en los casos en los que un modelo de aprendizaje automático no está sesgado ni es defectuoso, implementarlo en el contexto equivocado puede producir errores con consecuencias dañinas no deseadas.

Es por eso que diversificar el uso empresarial de IA y ML puede resultar invaluable para mantener una ventaja competitiva. Cada tipo y subtipo de algoritmo de ML tiene beneficios y capacidades únicos que los equipos pueden aprovechar para diferentes tareas. Aquí, discutiremos los cinco tipos principales y sus aplicaciones.

¿Qué es el aprendizaje automático?

ML es una ciencia informática, Ciencia de los datos y inteligencia artificial (IA) subconjunto que permite a los sistemas aprender y mejorar a partir de datos sin intervenciones de programación adicionales.

En lugar de utilizar instrucciones explícitas para optimizar el rendimiento, los modelos de aprendizaje automático se basan en algoritmos y modelos estadísticos que implementan tareas basadas en inferencias y patrones de datos. En otras palabras, ML aprovecha los datos de entrada para predecir los resultados, actualizando continuamente los resultados a medida que hay nuevos datos disponibles.

En sitios web minoristas, por ejemplo, algoritmos de aprendizaje automático Influir en las decisiones de compra de los consumidores haciendo recomendaciones basadas en el historial de compras. Las plataformas de comercio electrónico de muchas minoristas (incluidas las de IBM, Amazon, Google, Meta y Netflix) dependen de redes neuronales artificiales (RNA) para ofrecer recomendaciones personalizadas. Y los minoristas frecuentemente aprovechan los datos de Chatbots y asistentes virtuales, en concierto con ML y procesamiento natural del lenguaje (NLP), para automatizar las experiencias de compra de los usuarios.

Tipos de aprendizaje automático

Los algoritmos de aprendizaje automático se dividen en cinco categorías amplias: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, aprendizaje semisupervisado, aprendizaje autosupervisado y aprendizaje reforzado.

1. Aprendizaje automático supervisado

Aprendizaje automático supervisado es un tipo de aprendizaje automático en el que el modelo se entrena en un conjunto de datos etiquetados (es decir, se conoce la variable objetivo o de resultado). Por ejemplo, si los científicos de datos estuvieran construyendo un modelo para el pronóstico de tornados, las variables de entrada podrían incluir fecha, ubicación, temperatura, patrones de flujo de viento y más, y el resultado sería la actividad real de tornados registrada para esos días.

El aprendizaje supervisado se utiliza comúnmente para la evaluación de riesgos, el reconocimiento de imágenes, análisis predictivo y detección de fraude, y comprende varios tipos de algoritmos.

• Algoritmos de regresión—predecir los valores de salida identificando relaciones lineales entre valores reales o continuos (por ejemplo, temperatura, salario). Los algoritmos de regresión incluyen regresión lineal, bosque aleatorio y aumento de gradiente, así como otros subtipos.
• Algoritmos de clasificación—predecir variables de salida categóricas (por ejemplo, “basura” o “no basura”) etiquetando piezas de datos de entrada. Los algoritmos de clasificación incluyen regresión logística, k vecinos más cercanos y máquinas de vectores de soporte (SVM), entre otros.
• Clasificadores ingenuos de Bayes—Habilitar tareas de clasificación para grandes conjuntos de datos. También son parte de una familia de algoritmos de aprendizaje generativo que modelan la distribución de entrada de una clase o categoría determinada. Los algoritmos ingenuos de Bayes incluyen árboles de decisión, que en realidad puede acomodar algoritmos tanto de regresión como de clasificación.
• Redes neuronales— simular la forma en que funciona el cerebro humano, con una gran cantidad de nodos de procesamiento vinculados que pueden facilitar procesos como la traducción del lenguaje natural, el reconocimiento de imágenes, el reconocimiento de voz y la creación de imágenes.
• Algoritmos de bosque aleatorio—predecir un valor o categoría combinando los resultados de varios árboles de decisión.

2. Aprendizaje automático no supervisado

Aprendizaje sin supervisión Los algoritmos, como Apriori, los modelos de mezcla gaussiana (GMM) y el análisis de componentes principales (PCA), extraen inferencias a partir de conjuntos de datos sin etiquetar, lo que facilita el análisis exploratorio de datos y permite el reconocimiento de patrones y el modelado predictivo.

El método de aprendizaje no supervisado más común es el análisis de conglomerados, que utiliza algoritmos de agrupamiento para categorizar puntos de datos según la similitud de valores (como en la segmentación de clientes o en la segmentación de clientes). Detección de anomalías). Los algoritmos de asociación permiten a los científicos de datos identificar asociaciones entre objetos de datos dentro de grandes bases de datos, lo que facilita la visualización de datos y la reducción de dimensionalidad.

• Agrupación de K-medias: asigna puntos de datos en K grupos, donde los puntos de datos más cercanos a un centroide determinado se agrupan en la misma categoría y K representa grupos según su tamaño y nivel de granularidad. La agrupación de K-medias se utiliza comúnmente para la segmentación de mercados, agrupación de documentos, segmentación de imágenes y compresión de imágenes.
• Agrupación jerárquica—describe un conjunto de técnicas de agrupación, incluida la agrupación aglomerativa, donde los puntos de datos se aíslan inicialmente en grupos y luego se fusionan iterativamente en función de la similitud hasta que quede un grupo, y la agrupación divisiva, donde un único grupo de datos se divide en función de las diferencias entre los puntos de datos. .
• Agrupación probabilística—ayuda a resolver problemas de estimación de densidad o de agrupamiento “suave” al agrupar puntos de datos según la probabilidad de que pertenezcan a una distribución particular.

Los modelos de aprendizaje automático no supervisados ​​suelen estar detrás de los tipos de sistemas de recomendación "los clientes que compraron esto también compraron...".

3. Aprendizaje automático autosupervisado

El aprendizaje autosupervisado (SSL) permite que los modelos se capaciten a sí mismos con datos sin etiquetar, en lugar de requerir conjuntos de datos masivos anotados y/o etiquetados. Los algoritmos SSL, también llamados algoritmos de aprendizaje predictivo o de pretexto, aprenden una parte de la entrada de otra, generando etiquetas automáticamente y transformando problemas no supervisados ​​en supervisados. Estos algoritmos son especialmente útiles para trabajos como la visión por computadora y la PNL, donde el volumen de datos de entrenamiento etiquetados necesarios para entrenar modelos puede ser excepcionalmente grande (a veces prohibitivamente).

4. Aprendizaje por refuerzo

Aprendizaje reforzado, También llamado aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF), Es un tipo de programación dinámica que entrena algoritmos utilizando un sistema de recompensa y castigo. Para implementar el aprendizaje por refuerzo, un agente realiza acciones en un entorno específico para alcanzar un objetivo predeterminado. El agente es recompensado o penalizado por sus acciones en función de una métrica establecida (normalmente puntos), lo que le anima a continuar con las buenas prácticas y descartar las malas. Con la repetición, el agente aprende las mejores estrategias.

Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo son comunes en el desarrollo de videojuegos y se utilizan con frecuencia para enseñar a los robots cómo replicar tareas humanas.

5. Aprendizaje semisupervisado

El quinto tipo de técnica de aprendizaje automático ofrece una combinación entre aprendizaje supervisado y no supervisado.

Los algoritmos de aprendizaje semisupervisados ​​se entrenan en un pequeño conjunto de datos etiquetados y en un gran conjunto de datos sin etiquetar, y los datos etiquetados guían el proceso de aprendizaje para el conjunto más grande de datos sin etiquetar. Un modelo de aprendizaje semisupervisado podría utilizar el aprendizaje no supervisado para identificar grupos de datos y luego utilizar el aprendizaje supervisado para etiquetar los grupos.

Redes generativas adversarias (GAN):deep learning herramienta que genera datos sin etiquetar mediante el entrenamiento de dos redes neuronales, son un ejemplo de aprendizaje automático semisupervisado.

Independientemente del tipo, los modelos de aprendizaje automático pueden obtener información valiosa de los datos empresariales, pero su vulnerabilidad al sesgo humano/de datos hace que las prácticas responsables de IA sean un imperativo organizacional.

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Casi todo el mundo, desde desarrolladores hasta usuarios y reguladores, interactúa con aplicaciones de aprendizaje automático en algún momento, ya sea que interactúen directamente con la tecnología de inteligencia artificial o no. Y la adopción de la tecnología ML no hace más que acelerarse. El Se valoró el mercado mundial de aprendizaje automático. alcanzará los 19 mil millones de dólares en 2022 y se espera que alcance los 188 mil millones de dólares en 2030 (una tasa compuesta anual de más del 37 por ciento).

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En la era de la proliferación de datos, la IA y el aprendizaje automático son tan integrales para las operaciones comerciales diarias como lo son para la innovación tecnológica y la competencia empresarial. Pero como nuevos pilares de una sociedad moderna, también representan una oportunidad para diversificar las infraestructuras de TI empresariales y crear tecnologías que funcionen en beneficio de las empresas y las personas que dependen de ellas.

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