El aprendizaje automático (ML) es un subcampo de la IA que ayuda a entrenar a las máquinas para que tomen decisiones o completen tareas de forma independiente mediante el estudio y el aprendizaje de los datos. El aprendizaje automático permite que las computadoras aprendan, comprendan y tomen decisiones o realicen tareas como los humanos sin una programación explícita. 

El aprendizaje automático incluye el proceso de construir modelos matemáticos a partir de datos históricos de muestra para hacer predicciones y detecciones. A través de la extracción e interpretación de datos, algoritmos de aprendizaje automático puede llegar a predicciones o decisiones similares a las humanas. 

El aprendizaje automático implica el uso de técnicas de aprendizaje supervisadas o no supervisadas, donde las máquinas están entrenadas para reconocer patrones o procesar información muy rápidamente.

¿Cómo aprenden las máquinas a pensar como humanos?  

Por lo general, el aprendizaje automático utiliza una variedad de métodos de aprendizaje como el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje por refuerzo para entrenar máquinas con datos. Con el aprendizaje supervisado, el objetivo es producir un modelo que prediga resultados basados ​​en ejemplos de entrenamiento etiquetados. Con el aprendizaje no supervisado, el objetivo es encontrar patrones o estructuras ocultos en datos no etiquetados. Con el aprendizaje por refuerzo, el objetivo es maximizar la recompensa al realizar acciones en un entorno. Las técnicas de minería de datos también se emplean en algoritmos de aprendizaje automático para descubrir conocimiento a partir de grandes conjuntos de datos. 

Una vez Modelo ML ha sido entrenado con datos apropiados y probado con diferentes algoritmos, el sistema se puede utilizar para varios propósitos, como predecir el comportamiento del cliente o detectar fraudes. La necesidad de máquinas capaces de crear estos modelos ha aumentado con el tiempo, ya que en muchos casos son más precisos que los métodos tradicionales. Además, pueden reducir el trabajo manual y ahorrar costos asociados con los métodos tradicionales.

Al alimentar a la máquina con datos de buena calidad, ML entrena a las máquinas para que construyan lógica y realicen predicciones por su cuenta. Además, el aprendizaje automático no requiere escribir código como lo hace la programación tradicional; en cambio, construye modelos basados ​​en relaciones estadísticas entre diferentes variables en el conjunto de datos de entrada. El modelo resultante se puede usar para varias tareas, como la clasificación o el agrupamiento, según la tarea en cuestión. Por ejemplo, los modelos de visión por computadora se usan para tareas de clasificación de imágenes y reconocimiento de objetos, mientras que los modelos NLP se usan para tareas de análisis de texto y análisis de sentimientos.

¿Qué son los algoritmos de aprendizaje automático?

Algoritmos de aprendizaje automático son programas inteligentes que pueden predecir valores de salida basados ​​en datos de entrada. Por lo general, un algoritmo usa datos de entrada y datos de entrenamiento dados para construir un modelo, que luego hace predicciones o toma decisiones. Al usar este método, los algoritmos de ML llegan a predicciones más precisas y una mejor toma de decisiones. 

Las máquinas se monitorean durante el proceso de aprendizaje y, a medida que aprenden, pueden aplicar algoritmos en respuesta a nuevos conjuntos de datos sin etiquetar. A medida que la máquina experimenta más conjuntos de datos, aprende a detectar mejor las dimensiones del algoritmo de salida y, por lo tanto, produce predicciones cada vez más precisas. ML ayuda a entrenar un algoritmo, en función de los datos que se le dan para aprender, y funciona al descubrir la mejor manera de lograr un objetivo específico. No necesita intervención humana. 

Por ejemplo, se puede usar un algoritmo de aprendizaje automático para identificar imágenes de perros entre otras imágenes, según la elección del conjunto de datos que se le proporcione. El resultado del algoritmo depende del tipo de conjunto de datos proporcionado y, por lo tanto, variará con los diferentes tipos de actividad. Los modelos de aprendizaje automático usan varios parámetros para analizar datos, encontrar patrones y hacer predicciones. Los programadores pueden elegir el mejor algoritmo de aprendizaje automático para usar en su proyecto particular en función de las entradas y salidas deseadas. 

Los algoritmos de aprendizaje automático se usan comúnmente en la industria de la ciencia de datos para resolver problemas de clasificación y regresión. Algoritmos populares de aprendizaje supervisado incluyen el algoritmo del árbol de decisión y la regresión lineal. La regresión lineal se usa para resolver problemas, donde la variable dependiente se puede predecir a partir de un conjunto de variables independientes. La regresión logística es otro tipo de algoritmo de aprendizaje supervisado que se utiliza en casos que implican dos resultados posibles, como "sí o no" y "verdadero o falso".

Se puede usar otro tipo de algoritmo ML para categorizar datos sin etiquetar usando métodos de aprendizaje no supervisados. Se puede usar un algoritmo de agrupamiento para preparar máquinas para clasificar los datos de entrada sin ninguna supervisión. Durante el período de entrenamiento, se puede usar un modelo no supervisado entrenado para identificar patrones similares en un conjunto de datos sin etiquetar que, de otro modo, los humanos no podrían ver. Esto puede ayudar a las empresas a tomar decisiones basadas en el procesamiento y análisis de datos. 

Al trabajar con el aprendizaje por refuerzo, las máquinas pueden maximizar su rendimiento mediante la creación de nuevos textos o la comprensión de un idioma. 

¿Cuáles son las mejores prácticas de aprendizaje automático?

Algunas de las principales mejores prácticas de ML en 2023 incluyen:

• La clave para una solución exitosa de aprendizaje automático es tener datos relevantes. Esto significa que evaluación de datos y adición de contexto son esenciales para el desarrollo de modelos exitosos. 
• Mejores prácticas de infraestructura implica escalar su infraestructura para la tarea actual y para el crecimiento futuro. 
• Las mejores prácticas de código implican el uso de validación cruzada, la adición de muestras de datos y otras mejores prácticas para garantizar un modelo sólido. 
• Las mejores prácticas de implementación implican agregar contexto, evaluar la calidad de los datos y comprender las fuentes de datos antes de implementar soluciones.
• Es fundamental adherirse a modelo de mejores prácticas como el uso de técnicas de validación cruzada al entrenar modelos y tener una lista de las mejores prácticas de ML a mano como referencia al desarrollar soluciones de ML. 
• Prácticas recomendadas de rendimiento del modelo incluyen centrarse en la exploración de datos, comprender las pautas para las estrategias de creación y sobreajuste de conjuntos de datos, y adquirir la mayor cantidad posible de datos de entrenamiento.

• La mejor práctica más importante para garantizar rendimiento del modelo de alta calidad es crear conjuntos separados de entrenamiento y prueba. Esto permite que el ingeniero de ML rastree la precisión de los modelos y monitorear su rendimiento. Después de entrenar los modelos, deben evaluarse con un conjunto de datos reservado que no se haya utilizado en el proceso de entrenamiento. Esto identificará cualquier problema potencial que pueda surgir durante la etapa de producción. Una vez que se ha identificado un modelo óptimo, es hora de probar el rendimiento del modelo en datos no vistos. Esto se puede hacer por validar el modelo de aprendizaje automático con un conjunto de datos que no se ha utilizado durante el entrenamiento o la prueba.

Cuando se establecen claramente metas y objetivos definidos antes de probar los modelos, se vuelve más fácil medir qué tan bien se están desempeñando los modelos frente a los criterios establecidos. Para asegurarse de que su solución sea efectiva, es importante pasar tiempo con sus científicos de datos para que puedan validar correctamente la salida del modelo y realizar los ajustes necesarios antes de implementar los modelos. Se deben tener en cuenta las capacidades de transmisión de almacén para garantizar que su modelo pueda aprovechar los últimos avances en tecnología de datos. 

¿Cuáles son las últimas herramientas de aprendizaje automático?

Mherramientas de aprendizaje automático se han vuelto cada vez más populares entre los desarrolladores experimentados y los científicos de datos por igual. Con muchos recursos accesibles, los usuarios pueden obtener un amplio conocimiento sobre los diversos modelos y algoritmos de aprendizaje disponibles. 

Una de las herramientas de aprendizaje automático más populares es fabricante de salvia del Amazonas, que permite a los usuarios expertos acceder a una variedad de lenguajes para construir sus modelos. Con su gama de características y capacidades, esta herramienta se ha convertido en una parte esencial del conjunto de herramientas de cualquier científico de datos. Permite una fácil integración con otros servicios de AWS, como instancias EC2 o depósitos S3, lo que lo hace extremadamente útil para aquellos que buscan crear rápidamente modelos complejos utilizando grandes conjuntos de datos.

La Vertex AI Platform es un marco de aprendizaje automático de código abierto que brinda a los usuarios las herramientas para desarrollar e implementar modelos ML. Es compatible con PyTorch, TensorFlow y otros conjuntos de herramientas populares de ML. También ofrece varios procesos para el preprocesamiento de datos y la ingeniería de características, lo que permite a los usuarios crear rápidamente canalizaciones modelo. Además de sus propios modelos de aprendizaje automático, Vertex AI también permite a los usuarios obtener sus propios modelos de la comunidad de código abierto. Esto significa que los usuarios de IA pueden aprovechar los últimos avances en investigación de ML sin tener que volver a escribir su código. Para aquellos que buscan una opción más accesible, Vertex AI también es compatible con Scikit-learn, uno de los conjuntos de herramientas más populares para aplicaciones de aprendizaje automático basadas en Python. 

El desarrollo del aprendizaje profundo se está volviendo más popular a medida que se lanzan nuevas herramientas. App Engine e Infraestructura Google son dos de las plataformas en la nube más populares para servicios de aprendizaje automático como Amazon Web Services, Google Cloud Platform, AI Hub y Azure Machine Learning. Estos las plataformas en la nube brindan acceso a herramientas poderosas como PyTorch, TensorFlow y Cloud ML para proyectos de investigación de aprendizaje profundo. Además, AI Hub es un gran recurso para que los desarrolladores aprendan sobre los servicios de aprendizaje automático disponibles en Google Cloud Platform (GCP). 

Cloud AutoML es otra herramienta para automatizar la creación de modelos, lo que permite a los usuarios implementar rápidamente sus modelos entrenados como servicios administrados. Con estas nuevas opciones, las empresas ahora pueden aprovechar el poder del aprendizaje automático sin necesidad de amplios conocimientos técnicos o recursos. Las herramientas de entrenamiento de modelos, como xgboost y MLJar AutoML, brindan funciones que facilitan que las empresas desarrollen modelos por su cuenta. ML Marketplace también ofrece una variedad de opciones para las empresas que buscan comprar modelos o componentes de modelos previamente entrenados. 

El aprendizaje automático ofrece una increíble gama de juegos de herramientas para científicos de datos, investigadores y desarrolladores. Con la ayuda de estas herramientas, pueden explorar nuevas formas de resolver problemas con algoritmos de aprendizaje automático. 

Aprendizaje profundo es una de las técnicas de aprendizaje automático más poderosas disponibles en la actualidad y se puede utilizar para desarrollar aplicaciones avanzadas de IA. Requiere una sintaxis legible así como recursos de programación especializados para hacer uso de todas sus capacidades. 

¿Cuáles son algunas aplicaciones populares de ML? 

Esta sección destaca algunas de las aplicaciones de ML más populares. En 2023, se utilizarán algoritmos de aprendizaje profundo para permitir que los modelos de aprendizaje profundo aprendan representaciones de datos complejas y las utilicen en diversas Áreas de aplicación como traducción automática, procesamiento de lenguaje natural, clasificación de texto de respuesta y más. 

A medida que la tecnología avance, se lograrán tareas más sofisticadas, como la detección de objetos, con modelos de aprendizaje profundo. En 2023, las aplicaciones de ML incluirán análisis de imágenes médicas y clasificación de imágenes, detección de fraude, reconocimiento facial y reconocimiento de voz. 

Además de estas aplicaciones generales, se desarrollarán aplicaciones especializadas para identificar patrones en datos financieros y poder descubrimiento de fármacos. Por ejemplo, el reconocimiento de voz se puede utilizar para transcribir audio en formato de texto para su posterior análisis.

La detección de fraude es una de las aplicaciones de ML más comunes. Capital One usa ML para etiquetar fotografías cargadas y sugerir reglas de riesgo para instituciones financieras. Facebook también usa IA para detectar fraudes en instituciones financieras. ML puede ayudar aún más a los equipos de seguridad a reconocer patrones en datos en tiempo real e identificar posibles actividades fraudulentas.

En 2023, negocios utilizará el aprendizaje automático para interpretar datos, fotos e imágenes. Los gobiernos utilizarán la tecnología de reconocimiento de imágenes para reconocer patrones a partir de imágenes etiquetadas que se introducen en una red neuronal. Además de la vigilancia, las tecnologías ML se utilizarán en la conducción de automóviles, la robótica, el diagnóstico de atención médica y varios otros campos. 

Las empresas también utilizarán esta tecnología para obtener información de grandes conjuntos de datos y mejorar su capacidad de toma de decisiones. Las aplicaciones comerciales de aprendizaje automático se pueden usar para desarrollar modelos predictivos para equipos de ventas de compras, especialistas en marketing de contenido e impulsar decisiones. 

Los algoritmos de aprendizaje profundo se utilizan para crear modelos precisos que pueden predecir resultados en una variedad de contextos. Esto da vendedores de contenido una mejor comprensión de lo que los motores de búsqueda asocian con su contenido y les ayuda a tomar decisiones más efectivas. También brinda a los equipos de compras y ventas la capacidad de asignar puntajes predictivos de clientes potenciales y predicciones de ingresos que les brindan una mejor comprensión del comportamiento del cliente. 

Además, las empresas pueden utilizar la segmentación de clientes para dividir su base de clientes por datos demográficos y otros puntos de datos, lo que les permite vender inventario o recomendar productos con mayor precisión. Por ejemplo, los minoristas pueden usar esta información para determinar qué tiendas se ven más afectadas por tendencias o artículos particulares. 

Usando algoritmos estadísticos, las empresas pueden crear chatbots con capacidades de reconocimiento de imágenes. En todas partes, desde los filtros de spam de correo electrónico hasta las recomendaciones de productos, el aprendizaje automático se aplica para hacer predicciones y proporcionar resultados precisos. 

Al usar redes neuronales regulares, las computadoras pueden aprender patrones y realizar tareas similares a las humanas, como solicitudes de servicio al cliente o productos. recomendaciones. El análisis de trabajo se puede utilizar para determinar el mejor curso de acción para una situación determinada. Además, los chatbots se están programando con herramientas de inteligencia artificial para que puedan interactuar mejor con los clientes. 

Imagen utilizada bajo licencia de Shutterstock.com

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• Fuente: https://www.dataversity.net/machine-learning-101-2/