Home > Marketing Digital > Principales tipos de aprendizaje automático

Principales tipos de aprendizaje automático

inteligencia artificial y aprendizaje automático

El aprendizaje automático, también conocido como machine learning en inglés, es una rama de la inteligencia artificial que se ha convertido en un componente fundamental de la tecnología moderna. Se trata de un conjunto de técnicas y algoritmos que permiten a las computadoras aprender y mejorar su rendimiento en tareas específicas a través de la experiencia y los datos, en lugar de depender de una programación explícita.

Existen varios tipos principales de aprendizaje automático, cada uno de los cuales se adapta a diferentes tipos de problemas y escenarios. A continuación, se presentan los principales tipos de aprendizaje automático:

1. Entrenamiento clásico

Estos son los algoritmos más simples que son descendientes directos de las computadoras de la década de 1950. Inicialmente resolvieron problemas formales, como buscar patrones en los cálculos y calcular la trayectoria de los objetos. Hoy en día, los algoritmos basados ​​en el aprendizaje clásico son los más comunes. Forman el bloque de recomendaciones en muchas plataformas.

entretamiento clásico en el aprendizaje automático

Así se ve un bloque de recomendación en YouTube

Pero el entrenamiento clásico también es diferente:

El aprendizaje supervisado es cuando la máquina tiene un profesor que sabe qué respuesta es correcta. Esto significa que los datos de origen ya han sido marcados (ordenados) de la manera requerida y la máquina solo puede identificar un objeto con el atributo requerido o calcular el resultado.

Estos modelos se utilizan en filtros de spam, reconocimiento de idiomas y textos escritos a mano, detección de transacciones fraudulentas, cálculo de indicadores financieros y puntuación al emitir un préstamo. En el diagnóstico médico, la clasificación ayuda a identificar anomalías (es decir, posibles signos de enfermedad) en las imágenes de los pacientes.

El aprendizaje no supervisado ocurre cuando la propia máquina debe encontrar la solución correcta entre datos caóticos y clasificar objetos según características desconocidas. Por ejemplo, determina dónde está el perro en la foto.

Este modelo se originó en la década de 1990 y se utiliza con mucha menos frecuencia en la práctica. Se utiliza para datos que son simplemente imposibles de etiquetar debido a su enorme volumen. Estos algoritmos se utilizan para la gestión de riesgos, la compresión de imágenes, la combinación de puntos cercanos en un mapa, la segmentación del mercado, la previsión de promociones y ventas en el comercio minorista y la comercialización. El algoritmo de iPhoto funciona según este principio: encuentra caras en las fotografías (sin saber de quién son) y las combina en álbumes.

2. Aprendizaje por refuerzo

Se trata de un tipo de aprendizaje más complejo, en el que la IA no sólo necesita analizar datos, sino también actuar de forma independiente en un entorno real, ya sea una calle, una casa o un videojuego. La tarea del robot es reducir los errores al mínimo, para lo que es capaz de seguir trabajando sin obstáculos ni fallos.

Los ingenieros utilizan el aprendizaje por refuerzo para drones, aspiradoras robóticas, operaciones en el mercado de valores y gestión de recursos empresariales. Así es como el algoritmo AlphaGo logró vencer al campeón de Go: era imposible calcular todas las combinaciones posibles, como en el ajedrez.

3. Conjuntos

Se trata de grupos de algoritmos que utilizan varios métodos de aprendizaje automático a la vez y corrigen los errores de los demás. Se obtienen de tres formas:

  • El apilamiento es cuando se entrenan diferentes algoritmos por separado y luego transmiten sus resultados al input de este último, quien toma la decisión;
  • Embolsado: cuando un algoritmo se entrena repetidamente con muestras aleatorias y luego se promedian las respuestas;
  • El impulso es cuando los algoritmos se entrenan de forma secuencial, prestando cada uno especial atención a los errores del anterior.

Los conjuntos trabajan en motores de búsqueda, visión por computadora , reconocimiento de rostros y otros objetos.

Cómo funciona el algoritmo Yandex CatBoost

4. Redes neuronales y aprendizaje profundo

El nivel más difícil de entrenamiento de IA. Las redes neuronales modelan el funcionamiento del cerebro humano, que consta de neuronas que constantemente forman nuevas conexiones entre sí. De manera muy condicional, se pueden definir como una red con muchas entradas y una salida. Las neuronas forman capas a través de las cuales pasan las señales de forma secuencial. Todo esto está conectado por conexiones neuronales, canales a través de los cuales se transmiten datos. Cada canal tiene su propio «peso», un parámetro que afecta los datos que transmite.

La IA recopila datos de todas las entradas, evalúa su peso según parámetros específicos, luego realiza la acción deseada y produce el resultado. Al principio resulta ser aleatorio, pero luego, después de muchos ciclos, se vuelve cada vez más preciso. Una red neuronal bien entrenada funciona como un algoritmo normal, o más exactamente.

Un verdadero avance en este ámbito ha sido el aprendizaje profundo , que entrena redes neuronales en varios niveles de abstracción.

Aquí se utilizan dos arquitecturas principales:

  • Las redes neuronales convolucionales fueron las primeras en aprender a reconocer imágenes sin etiquetar, los objetos más difíciles para la IA. Para ello, los dividen en bloques, determinan las líneas dominantes en cada uno y los comparan con otras imágenes del objeto deseado.
  • Las redes neuronales recurrentes son responsables del reconocimiento de texto y voz. Identifican secuencias en ellos y conectan cada unidad (letra o sonido) con las demás.
  • Las redes neuronales de aprendizaje profundo requieren enormes cantidades de datos y recursos técnicos. Son la base de la traducción automática, los chatbots y los asistentes de voz, crean música y deepfakes, procesan fotografías y vídeos.