Introducción al aprendizaje automático para principiantes: qué es, historia, función y clasificación

Introducción al aprendizaje automático

El aprendizaje automático tiene una gran demanda en el mercado actual impulsado por la tecnología. Es la última tendencia que ha conquistado el mundo y ha revolucionado el mundo de la informática. Además, la gran cantidad de datos producidos por las aplicaciones ha llevado a un aumento significativo en el poder de cómputo, lo que ha resultado en la popularidad y demanda de habilidades de aprendizaje automático entre estudiantes y candidatos.

El aprendizaje automático se utiliza en diferentes campos. Ha beneficiado a industrias y empresas a pasos agigantados, desde la automatización de tareas básicas hasta la oferta de información valiosa. El aprendizaje automático se ha implementado en nuestros dispositivos cotidianos, como rastreadores de actividad física, asistentes domésticos inteligentes, sistemas de atención médica, automóviles automatizados y similares. Otros ejemplos esenciales donde se implementa el aprendizaje automático son:

• Predicción : el aprendizaje automático se ha utilizado principalmente en sistemas de predicción útiles para conmutar probabilidades de fallas antes de emitir un préstamo.
• Reconocimiento de imágenes : la detección de rostros y de imágenes está de moda en este momento, y el aprendizaje automático lo ha hecho posible.
• Reconocimiento de voz : Similar al reconocimiento de imágenes es el reconocimiento de voz. Ha sido ampliamente implementado en el aprendizaje automático.
• Diagnósticos médicos : el aprendizaje automático se ha implementado en la tecnología del cuidado de la salud para detectar tejidos cancerosos.
• Industria financiera y comercio : el aprendizaje automático ha sido ampliamente utilizado por las empresas para verificar el crédito y detectar fraudes.

El aprendizaje automático o ML es una parte integral del análisis de datos. Se utiliza para crear algoritmos y modelos complejos que han ayudado a investigadores, ingenieros, científicos de datos y analistas a pronosticar y brindar información confiable.

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Historia del aprendizaje automático

'Aprendizaje automático' fue un término acuñado en 1959 por Arthur Samuel, un pionero y experto en inteligencia artificial y juegos de computadora. Lo definió como el proceso que permite que las computadoras aprendan sin ser programadas.

En la década de 1940, se inventó el primer sistema informático que podía operarse manualmente, conocido como ENIAC (Electronic Numerical Integrator and Computer). Fue el comienzo de la idea de construir una máquina que pudiera simular el aprendizaje y el pensamiento humano.

Debido a las estadísticas, el aprendizaje automático se popularizó en la década de 1990 y dio lugar a enfoques probabilísticos en IA, que cambiaron aún más hacia un enfoque basado en datos. Esto allanó el camino para que los científicos pensaran, diseñaran y construyeran sistemas inteligentes con capacidades de análisis para aprender de conjuntos de datos masivos.

Clasificación del aprendizaje automático

Las implementaciones de aprendizaje automático se pueden separar en tres categorías diferentes según la "señal" o "respuesta" de aprendizaje que está disponible para un sistema de aprendizaje. Son los siguientes:-

1. Aprendizaje supervisado

Cuando un algoritmo usa datos de ejemplo y respuestas objetivo correlacionadas que consisten en etiquetas de cadena o valores numéricos, como clases o etiquetas, y aprende a predecir la respuesta correcta más adelante cuando se le dan nuevos ejemplos, se conoce como aprendizaje supervisado. Es un enfoque similar al aprendizaje humano bajo la supervisión de un maestro, donde el alumno memoriza los buenos ejemplos proporcionados por el maestro. Luego, el estudiante establece las reglas generales a partir de estos ejemplos objetivo.

2. Aprendizaje no supervisado

El aprendizaje no supervisado es cuando un algoritmo aprende de ejemplos simples sin ninguna respuesta correlacionada, dejando la determinación de los patrones de datos solo en el algoritmo. Este algoritmo generalmente reestructura los datos en algo completamente diferente, como nuevas características que representan una clase o una colección de valores no asociados.

Estos son muy útiles para brindar a los analistas de datos información sobre el significado de los datos y ofrecen valiosos consejos para mejorar los algoritmos de aprendizaje automático supervisado. Es casi similar a que los humanos aprendan a determinar que ciertas cosas o instancias son de la misma categoría al observar la similitud entre dos objetos. Los sistemas de recomendación y los anuncios que encuentra al navegar por la web son automatización de marketing y se basan en este tipo de aprendizaje automático no supervisado.

3. Aprendizaje por refuerzo

Cuando un algoritmo se presenta con ejemplos que no tienen etiquetas, se puede clasificar como un tipo de aprendizaje no supervisado. Sin embargo, cuando un ejemplo va acompañado de una retroalimentación positiva o negativa según la solución propuesta por el algoritmo, se trata de aprendizaje por refuerzo. Esta categoría de aprendizaje está conectada con las aplicaciones para las cuales se requiere que el algoritmo tome decisiones y asuma las consecuencias.

Es similar al método de prueba y error de aprendizaje en humanos. A través del método de prueba y error, los algoritmos aprenden que los cursos de acción específicos no tienen tanta probabilidad de éxito como otros. Uno de los mejores ejemplos para citar cuando se trata de aprendizaje por refuerzo es cuando las computadoras aprenden a jugar videojuegos de forma independiente. La aplicación le da al algoritmo ejemplos de ciertas instancias o situaciones, como tener al jugador atrapado en un laberinto y al mismo tiempo evitar a un enemigo.

4. Aprendizaje semisupervisado

El aprendizaje semisupervisado es cuando se proporciona una señal de entrenamiento sin terminar junto con algunos resultados de destino que faltan. Uno de los casos excepcionales de este principio se llama transducción, donde todo el conjunto de instancias del problema se determina en el momento del aprendizaje, excepto la parte en la que faltan los objetivos.

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¿Cómo funciona el aprendizaje automático?

A continuación se muestran los pasos para comprender cómo funciona el aprendizaje automático:

• Recopilación de datos: en primer lugar, se recopilan datos anteriores en cualquier forma adecuada para su procesamiento. Cuanto más aumenta la calidad de los datos, más apropiados se vuelven para el modelado.
• Procesamiento de datos: en la mayoría de los casos, los datos se recopilan sin procesar y deben procesarse previamente. Puede haber varios valores faltantes para los atributos numéricos, como el precio de una casa que se puede reemplazar con el valor medio del atributo. Sin embargo, los valores que faltan para los rasgos categóricos se pueden reemplazar con el rasgo que tiene la moda más alta. Esto depende del tipo de filtros que se utilicen.
• Divida los datos de entrada: los datos de entrada deben dividirse en conjuntos de entrenamiento, validación cruzada y prueba. Se requiere que la proporción entre los conjuntos sea 6: 2: 2
• Construcción de modelos : los modelos deben construirse con técnicas y algoritmos adecuados en el conjunto de entrenamiento.
• Probar el modelo conceptualizado: el modelo conceptualizado se prueba con datos que no se alimentaron al modelo durante el tiempo de entrenamiento y la evaluación de su desempeño con la ayuda de métricas como puntaje F1, recuperación y precisión.

Conclusión

Las habilidades de aprendizaje automático se encuentran entre las habilidades más demandadas actualmente en el mercado laboral debido a la creciente popularidad y el avance de la IA, que ahora es una parte integral de nuestras vidas.

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