Puntos clave:
- El machine learning permite que los servicios digitales se adapten a nuestras preferencias gracias al análisis de datos.
- Existen distintos tipos de machine learning: supervisado, no supervisado, por refuerzo, semi-supervisado y auto-supervisado.
- Cada tipo de aprendizaje automático tiene aplicaciones específicas en sectores como finanzas, salud, marketing y seguridad.
- Herramientas como TensorFlow, PyTorch y Scikit-Learn facilitan el desarrollo y entrenamiento de modelos de machine learning.
Cada vez más, las experiencias digitales se sienten hechas a medida, como si comprendieran exactamente lo que necesitamos antes incluso de pedirlo. ¿Cómo es posible que los servicios y productos se adapten tan rápido a nuestras preferencias? Este fenómeno no es magia, sino el resultado de un proceso que permite a las máquinas aprender de nuestros datos y mejorar continuamente, a través de diferentes tipos de machine learning que optimizan y personalizan estas interacciones.
Cada uno de estos tipos de machine learning tiene un propósito y un funcionamiento diferente que te explicamos en CRONUTS.DIGITAL. Como consultora digital, ayudamos a empresas a mejorar su estrategia online para aumentar las ventas y cumplir sus objetivos. Utilizamos inteligencia artificial para automatizar procesos y proporcionar análisis predictivos para cada proyecto.
Comencemos por entender de qué se trata el machine learning.
¿Qué es el machine learning?
También conocido como «aprendizaje automático», es una rama de la inteligencia artificial en el que las máquinas aprenden de los datos y mejoran su rendimiento con el tiempo sin necesidad de ser programadas explícitamente para cada tarea. En lugar de seguir un conjunto fijo de reglas, las máquinas analizan patrones en grandes volúmenes de datos y ajustan sus algoritmos para hacer predicciones o tomar decisiones más precisas en el futuro. Veamos cada uno de los diferentes tipos de machine learning:
Aprendizaje supervisado (Supervised Learning)
Este es el método más utilizado en machine learning y se basa en el uso de datos etiquetados, en el que la máquina aprende a predecir resultados a partir de un conjunto de entrenamiento compuesto por entradas y salidas conocidas. El proceso consiste en alimentar el algoritmo con grandes volúmenes de datos que contienen ejemplos previos con respuestas correctas. A medida que el modelo analiza los datos etiquetados, aprende a reconocer patrones y hacer predicciones sobre nuevos datos con alta precisión.
Un ejemplo de aplicación es la detección de fraudes en el sector financiero, donde los bancos utilizan modelos supervisados para identificar transacciones fraudulentas basándose en datos históricos de operaciones sospechosas. Además, se emplea en el reconocimiento de imágenes dentro del ámbito médico, ya que permite identificar enfermedades a partir de radiografías previamente etiquetadas.
El aprendizaje supervisado también se utiliza en el comercio electrónico para dar recomendaciones personalizadas a los clientes. Los sistemas de recomendación en plataformas como Amazon o Netflix se basan en modelos supervisados que analizan el historial de compras o las interacciones previas de los usuarios. A partir de estos datos etiquetados, el modelo aprende a predecir productos o servicios que podrían interesar al usuario, con el objetivo de mejorar la experiencia de compra y aumentar las probabilidades de ventas adicionales.
Aprendizaje no supervisado (Unsupervised Learning)
Por el contrario, el aprendizaje no supervisado trabaja con datos sin etiquetas. En lugar de aprender de respuestas conocidas, el modelo busca patrones ocultos y relaciones entre los datos sin ninguna estructura predefinida, lo cual es útil para encontrar estructuras complejas dentro de grandes conjuntos de datos sin intervención humana.
Un caso de uso es la segmentación de clientes en marketing, donde se utilizan técnicas de clustering para agrupar consumidores con comportamientos similares y personalizar estrategias de venta. Además, en seguridad cibernética, se emplea para la detección de anomalías, al identificar patrones inusuales que puedan indicar ataques informáticos.
En cuanto a la biología computacional, el modelo se utiliza para analizar grandes conjuntos de datos genéticos y descubrir nuevas relaciones entre genes y enfermedades. Por ejemplo, puede ayudar a identificar patrones en la expresión genética que no son evidentes a simple vista, lo que puede llevar a la comprensión de nuevas enfermedades o la identificación de posibles tratamientos.
Aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning)
Se basa en la interacción de un agente con su entorno, aprendiendo a tomar decisiones a través de un sistema de recompensas y penalizaciones. A medida que el modelo interactúa con su entorno, mejora su comportamiento para maximizar recompensas y minimizar penalizaciones. Este tipo de machine learning es muy útil en situaciones donde las decisiones deben tomarse de manera dinámica y en tiempo real.
Un ejemplo claro de su uso es en los vehículos autónomos, donde se usa para mejorar la navegación mediante la optimización de rutas y reacciones en carretera. En el sector de los videojuegos, el aprendizaje por refuerzo ha permitido desarrollar inteligencias artificiales capaces de competir y superar a jugadores humanos en juegos complejos como el ajedrez y el Go.
Otro campo donde se utiliza es en la robótica avanzada. En las líneas de producción y manufactura, se entrena a los robots industriales para realizar tareas complejas, como el ensamblaje o la manipulación de objetos. A través de la interacción con el entorno de trabajo, los robots aprenden a mejorar sus movimientos y a manejar herramientas de manera más precisa, lo que mejora la productividad y reduce el riesgo de errores en el proceso de fabricación.
Aprendizaje semi-supervisado (Semi-Supervised Learning)
El aprendizaje semi-supervisado combina elementos del aprendizaje supervisado y no supervisado. Se basa en utilizar una pequeña cantidad de datos etiquetados junto con grandes volúmenes de datos no etiquetados para mejorar la precisión del modelo. Por lo general, se utiliza este modelo cuando etiquetar datos es costoso o requiere un enorme esfuerzo humano.
Puede usarse para realizar un diagnóstico médico, donde se emplea en el análisis de imágenes médicas en las que solo una fracción de los datos está etiquetada por expertos. También se usa en el análisis de sentimientos en redes sociales, debido a que permite detectar opiniones de usuarios combinando datos previamente etiquetados con grandes volúmenes de comentarios sin clasificar.
Otro caso relevante es en la traducción automática, sobre todo para idiomas que tienen menos datos disponibles. Los sistemas de traducción pueden entonces aprender a traducir entre idiomas con solo un número limitado de frases etiquetadas, y aprovechar el vasto volumen de datos no etiquetados en el proceso. De esta manera, los sistemas de traducción pueden aprender nuevas lenguas y mejorar la calidad de las traducciones, incluso cuando los datos etiquetados son limitados.
Aprendizaje auto-supervisado (Self-Supervised Learning)
Esta es una técnica emergente en la que los modelos generan sus propias etiquetas sin necesidad de datos etiquetados manualmente. El sistema aprende detectando patrones y estructuras en los datos.
El aprendizaje auto-supervisado es muy utilizado para los modelos de lenguaje, donde sistemas como GPT lo utilizan para comprender y generar texto con coherencia y fluidez. De igual manera, se emplea en visión por computadora, para facilitar el reconocimiento facial y la generación de imágenes sintéticas sin necesidad de grandes volúmenes de datos etiquetados.
En el ámbito de la ciencia de materiales, esta técnica también está revolucionando la investigación al permitir el descubrimiento de nuevas combinaciones de compuestos químicos. Estos avances tienen aplicaciones directas en industrias como la farmacéutica y la energética, donde la capacidad de identificar relaciones complejas entre variables puede acelerar el desarrollo de nuevos tratamientos o soluciones energéticas.
¿Cuáles son las mejores herramientas de machine learning?
Desde CRONUTS.DIGITAL te contamos cuáles son las principales herramientas para que puedas desarrollar, entrenar y optimizar modelos de machine learning:
Scikit-Learn
Conocida por su facilidad de uso y simplicidad, es ideal para aquellos que están comenzando en el mundo del machine learning. Es de código abierto y tiene una gran variedad de algoritmos para tareas como clasificación, regresión y agrupamiento, además de herramientas para evaluar y ajustar modelos.
TensorFlow 2.0
Desarrollada por Google y también de código abierto, ha logrado establecerse como una de las herramientas más populares. Su arquitectura admite la ejecución en CPUs, GPUs y TPUs. TensorFlow 2.0 es una de las mejores herramientas para desarrollar modelos de inteligencia artificial en aplicaciones como visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural y modelos generativos.
PyTorch
Esta herramienta tiene un flujo de trabajo más intuitivo y flexible, por lo que es muy útil para la investigación y el desarrollo de prototipos. Además, permite realizar cambios en tiempo real en los modelos y visualizar resultados de manera interactiva. Es muy popular en la comunidad de investigación, donde se lo utiliza para crear modelos complejos y experimentar con nuevas arquitecturas de redes neuronales.
Keras
Es una interfaz de alto nivel, diseñada para facilitar la construcción y entrenamiento de modelos neuronales. Si bien inicialmente fue desarrollada como API independiente a partir de TensorFlow 2.0, luego se integró por completo como su API principal para modelado de redes neuronales.
Preguntas frecuentes
¿Quién es el creador del machine learning?
Si bien Alan Turing es considerado el padre de la inteligencia artificial gracias a su libro Computing Machinery and Intelligence (1950), donde propuso la idea de que las máquinas podrían aprender basándose en datos, Arthur Samuel acuñó el término machine learning y desarrolló un programa de ajedrez capaz de mejorar su rendimiento aprendiendo de la experiencia en 1959.
¿Cuál es la diferencia entre machine learning e inteligencia artificial?
Por un lado, la inteligencia artificial (IA) es un campo que busca desarrollar sistemas capaces de realizar tareas que requieren inteligencia humana, como reconocimiento de voz, toma de decisiones o resolución de problemas. Dentro de la IA, el machine learning es una subdisciplina para que las máquinas aprendan de los datos sin ser programadas explícitamente, mediante la detección de patrones y la realización de predicciones.
¿Qué lenguaje de programación se usa más en machine learning?
El lenguaje de programación más utilizado por los distintos tipos de machine learning es Python, debido a su facilidad de uso. Sin embargo, también se utilizan otros lenguajes como R, Java, C++ y Julia.
Transformación digital a medida
Como ves, los distintos tipos de machine learning desempeñan un papel fundamental en la transformación digital de las empresas al permitir mejorar la toma de decisiones, automatizar procesos y personalizar la experiencia del cliente de manera más precisa.
Pero poder aprovechar todos estos avances no siempre es tarea sencilla. Se requiere conocimiento en el campo y una correcta implementación para asegurar que las soluciones se adapten a cada compañía.
En CRONUTS.DIGITAL, asesoramos a empresas para implementar estrategias digitales para potenciar su crecimiento y mejorar su competitividad. Ponte en contacto con nosotros y descubre cómo podemos ayudarte a aprovechar las últimas tecnologías. ¡Estaremos encantados de ayudarte a dar el siguiente paso hacia el futuro digital de tu negocio!