Diferentes tipos de aprendizaje automático que debe tener en cuenta

Introducción

El aprendizaje automático (ML) es una de las habilidades más populares para los programadores. Según un informe publicado por Indeed en 2019, la ingeniería de aprendizaje automático fue el trabajo de IA con mayor demanda en los EE. UU. Algunos sectores que utilizan ampliamente la tecnología de aprendizaje automático son las finanzas, la banca, la atención médica, las inversiones, el marketing, la fabricación, la ciberseguridad y el transporte. Este blog lo ayudará a comprender el concepto de aprendizaje automático y sus diferentes tipos.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es una tecnología moderna que utiliza datos para predecir resultados precisos y mejorar el rendimiento de un dispositivo. En palabras simples, la tecnología de aprendizaje automático permite que las computadoras usen datos históricos y predigan resultados en situaciones similares sin estar programadas explícitamente. La tecnología funciona de manera similar al cerebro humano. El algoritmo observa los datos proporcionados, los analiza y registra patrones de datos. El algoritmo predice resultados basados ​​en patrones anteriores cuando se proporciona un nuevo conjunto de datos. El concepto se denomina aprendizaje automático porque la máquina aprende de la información y ofrece resultados.

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Diferentes tipos de aprendizaje automático

Hay 14 tipos diferentes de técnicas de aprendizaje automático basadas en el tipo de datos de entrenamiento proporcionados al dispositivo y cómo el algoritmo utiliza los datos. Analicemos los diferentes tipos de aprendizaje automático.

1. Aprendizaje supervisado

El aprendizaje supervisado es el tipo más popular de aprendizaje automático que utiliza datos etiquetados para la clasificación. Utilizamos un conjunto de datos de entrenamiento con diferentes entradas y salidas para enseñar el algoritmo en el aprendizaje supervisado. Luego, el algoritmo predice resultados favorables en función de los datos de entrada y salida ya proporcionados.

Usamos datos para tres propósitos en el aprendizaje supervisado; capacitación, validación y pruebas. Primero, recopilamos datos etiquetados para entrenar el algoritmo ML. Durante la segunda etapa, utilizamos diferentes conjuntos de datos para validar el correcto desempeño del algoritmo. Por último, el algoritmo se prueba en el mundo real.

2. Aprendizaje no supervisado

Al contrario del aprendizaje supervisado, usamos datos sin etiquetar o sin etiquetar en el aprendizaje no supervisado. En este tipo de algoritmo de aprendizaje automático, no tenemos que supervisar el algoritmo proporcionando conjuntos de datos de entrada y salida. El propio algoritmo descubre patrones ocultos en los conjuntos de datos.

Hay cuatro tipos de técnicas de aprendizaje no supervisado; agrupamiento, detección de anomalías, minería de asociaciones y modelos de variables latentes. En la agrupación, el algoritmo divide los conjuntos de datos en diferentes grupos en función de algunas propiedades similares. Usamos la detección de anomalías para encontrar actividad inusual en el conjunto de datos. La técnica de minería de asociación agrupa elementos de datos que ocurren con frecuencia.

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3. Aprendizaje semisupervisado

El aprendizaje semisupervisado es una combinación de técnicas de aprendizaje automático supervisadas y no supervisadas. Usamos datos etiquetados y no etiquetados para entrenar el algoritmo. Los datos etiquetados se usan en pequeñas cantidades y los datos no etiquetados se usan en grandes cantidades. La técnica de aprendizaje semisupervisado se utiliza para realizar tareas intensivas que son difíciles de realizar solo con aprendizaje supervisado o no supervisado. Primero, usamos el algoritmo de aprendizaje no supervisado para agrupar datos similares. A continuación, los datos sin etiquetar se clasifican con la ayuda de los datos etiquetados existentes.

Algunas aplicaciones prácticas del aprendizaje semisupervisado incluyen la clasificación de contenido disponible en Internet, el reconocimiento de voz y la clasificación de ADN.

4. Aprendizaje por refuerzo

El aprendizaje por refuerzo utiliza el concepto de recompensas y castigos. El algoritmo asocia eventos favorables o placenteros como recompensas e interpreta eventos desagradables como castigo. El concepto de recompensa y castigo fortalece el algoritmo y aprende a utilizar el mejor comportamiento posible con el tiempo. Cuando ingresamos información, el algoritmo toma las medidas adecuadas para maximizar la recompensa.

5. Aprendizaje autosupervisado

Es un subconjunto del aprendizaje no supervisado. Como sugiere el nombre, el aprendizaje autosupervisado es un tipo de aprendizaje automático en el que el algoritmo busca información de datos no etiquetados por sí mismo y ofrece resultados. Dado que es un desafío obtener datos etiquetados, los programadores a menudo usan datos fácilmente disponibles sin etiquetar. En el aprendizaje autosupervisado, los datos proporcionan supervisión al algoritmo. La máquina obtiene etiquetas de los propios datos y predice las entradas. El aprendizaje autosupervisado es una de las técnicas de aprendizaje automático más eficientes en datos.

6. Aprendizaje de instancias múltiples

Es un tipo de técnica de aprendizaje supervisado con una ligera variación. La técnica de aprendizaje de instancias múltiples utiliza datos débilmente etiquetados. Significa que los datos tienen etiquetas incompletas y solo se asignan etiquetas a las instancias de una bolsa. El algoritmo utiliza un concepto binario. Etiqueta la bolsa como positiva si hay una instancia positiva y la etiqueta como negativa si al menos una instancia es negativa.

El tipo de aprendizaje automático de múltiples instancias se utiliza principalmente en patologías, ya que puede determinar rápidamente las células malignas en la muestra. El algoritmo considera instancias negativas de células malignas.

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7. Aprendizaje en línea

En el aprendizaje en línea, el algoritmo utiliza los datos disponibles para actualizar el modelo una vez que se realiza una observación. La técnica de aprendizaje en línea se utiliza cuando varias observaciones están presentes en un lapso corto.

8. Aprendizaje activo

El aprendizaje activo es un tipo de aprendizaje automático supervisado que utiliza un pequeño conjunto de datos con solo puntos de datos relevantes. Priorizamos los datos en este tipo de aprendizaje automático. Primero, necesitamos etiquetar una pequeña muestra de datos manualmente. El siguiente paso es entrenar el algoritmo de acuerdo con los datos etiquetados. Una vez que se entrena el modelo, podemos usarlo para determinar la clase de puntos de datos sin etiquetar.

9. Aprendizaje en conjunto

Conjunto significa combinar cosas y mirarlas juntas como un todo. Por lo tanto, el aprendizaje conjunto es un tipo de aprendizaje automático en el que el algoritmo combina las predicciones de diferentes modelos para obtener mejores resultados. Hay tres modelos diferentes en el aprendizaje conjunto:

• Embolsado: implica agregar diferentes predicciones al árbol de muestra y sacar un promedio de todas las predicciones. Utiliza muestras del mismo conjunto de datos.
• Apilamiento: en el apilamiento, usamos diferentes modelos del mismo conjunto de datos. Sin embargo, también usamos otro modelo para determinar cómo se pueden combinar las predicciones.
• Impulso: en esta técnica, organizamos las predicciones en una secuencia y calculamos el promedio ponderado de todas las predicciones.

9. Transferencia de aprendizaje

En la técnica de transferencia de aprendizaje, transferimos los elementos de un modelo previamente entrenado al nuevo modelo. Esta técnica se utiliza cuando se crean dos modelos para realizar tareas similares. El aprendizaje por transferencia es uno de los tipos de aprendizaje automático más rentables y eficientes en cuanto a tiempo .

10. Aprendizaje multitarea

El aprendizaje multitarea es un tipo de aprendizaje automático en el que la máquina aprende varias tareas simultáneamente. En lugar de usar varios modelos para realizar diferentes tareas, podemos entrenar un modelo para realizar múltiples tareas y realizar varias tomas al mismo tiempo.

11. Aprendizaje inductivo

Creamos una regla generalizada en forma de SI-ENTONCES para el conjunto de datos en el aprendizaje inductivo. Esta técnica funciona en el formato de 'Si ocurre un evento, entonces sucede esto'. El aprendizaje inductivo se utiliza para derivar una función de los datos dados. Algunas aplicaciones prácticas del aprendizaje inductivo incluyen:

• Aprobación de crédito (si un cliente tiene una propiedad, entonces B es si se aprobará o no el crédito).
• Diagnóstico de la enfermedad (si un paciente tiene síntomas A, entonces el paciente tiene la enfermedad B).

12. Aprendizaje transductivo

La transducción es el proceso de convertir un elemento de una forma a otra. En el aprendizaje transductivo, no tenemos que modelar los datos de entrenamiento. El algoritmo usa datos directamente para predecir información al derivar valores de una función desconocida del conjunto de datos dado.

13. Aprendizaje deductivo

El aprendizaje deductivo es una técnica de aprendizaje automático utilizada para analizar datos y producir inferencias a partir de los mismos. En el aprendizaje deductivo, entrenamos a los algoritmos para que utilicen conocimientos demostrablemente correctos. Ayuda a los programadores a darse cuenta de que la información en particular es correcta y se ha derivado antes.

Conclusión

Muchas empresas están utilizando ML para mejorar la satisfacción del cliente y aumentar la retención de clientes mediante la creación de chatbots personalizados. La tecnología también ayuda a optimizar los procesos de la cadena de suministro y automatizar los procesos de financiación en las organizaciones. Las principales empresas de EE. UU. como Meta, Netflix, Google, Twitter, Pinterest y otras organizaciones utilizan el aprendizaje automático para automatizar procesos de trabajo y realizar tareas complejas en un período de tiempo mínimo. Esta es la razón por la cual los ingenieros de aprendizaje automático tienen una gran demanda en los EE. UU.

ML se ha convertido en una de las opciones de carrera más lucrativas en la actualidad debido a mejores salarios y oportunidades de crecimiento. Puede obtener una Maestría en Ciencias en Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial de upGrad para obtener conocimientos avanzados sobre aprendizaje automático y adquirir habilidades relevantes.