¿Qué son los algoritmos del aprendizaje automático?

Aprender a realizar predicciones

Aunque los algoritmos de aprendizaje automático pueden aprender qué son las funciones, su propósito principal es predecir cómo se ven afectados los datos cuando se agregan variables a la ecuación. Estas estimaciones tendrán errores, ya que las máquinas solo pueden utilizar los datos disponibles para ellas.

Las funciones del aprendizaje automático se optimizan para reducir el grado de error en estas predicciones. Con el tiempo, los algoritmos mejorarán en la reducción del margen de error.

Variedad en las funciones

Los variados algoritmos de aprendizaje automático realizan diferentes supuestos sobre las funciones y cómo representarlas. Por ello, deberías aplicar algoritmos diferentes al problema del AA hasta que encuentres el que arroje el resultado más preciso.

Cómo crear algoritmos de aprendizaje automático desde cero

Crear un algoritmo funcional de aprendizaje automático requiere tiempo y esfuerzo, pero es gratificante una vez que has perfeccionado los detalles asociados con la escritura de tu propio algoritmo.

Si quieres crear algoritmos de aprendizaje automático desde cero, te recomendamos utilizar una red neuronal existente como base y seguir estos sencillos pasos:

Comprende el algoritmo

Primero, deberás decidir qué tipo de algoritmo de aprendizaje automático quieres crear. Una vez que has elegido el tipo de algoritmo de AA, familiarízate con su estructura, funciones y limitaciones.

Investiga tanto como puedas

Este es el momento de consultar los libros de texto (o abrir YouTube). Encontrarás una gran cantidad de información tanto online como offline.

Los recursos tangibles como los libros de texto son estupendos para hacerte con los detalles matemáticos en profundidad de los algoritmos. Pero si buscas contenido fácil de interpretar y ejemplos prácticos, te recomendamos ver tutoriales de vídeo o echar un vistazo a entradas de blog como esta.

Divide un problema grande en varios más pequeños

Crear tus propios algoritmos de aprendizaje automático puede parecer intimidante. Pero puedes hacer la tarea más manejable si primero la divides en partes más pequeñas.

Entonces, en vez de tratar de construir todo el algoritmo de una sola vez, prueba a resolverlo por partes. Por ejemplo, antes de que lo entrenes con un conjunto de datos, cerciórate de que el algoritmo puede leerlo. Esto podría significar que debes enseñarle cómo lidiar con valores nulos o datos categóricos. Un enfoque gradual hace que el proceso sea más sencillo y también puede prevenir largas depuraciones en el futuro.

Empieza sin complicaciones

Elige un conjunto de datos pequeño y simple para que funcione en tu algoritmo. Esto hará que la entrada manual en tu código algorítmico sea fácil. Sugerimos utilizar una NAND, una puerta lógica común que quienes se dedican al desarrollo usan cuando crean dispositivos digitales.

Pon a prueba el algoritmo

Después de realizar un par de pruebas en tu algoritmo y optimizarlo, suminístrale un conjunto de datos del mundo real más extenso. Vuelve y realiza ajustes según sea necesario para reducir el margen de error. Si es posible, utiliza los datos que ya han sido analizados por un sistema establecido de AA para que puedas evaluar la precisión de tu nuevo algoritmo.

Escríbelo todo

Por último, escribe todo lo que has aprendido durante este proceso. Esto te ayudará a comprender mejor qué funcionó y cómo puedes agilizar el proceso en el futuro.

Ventajas y desventajas

Existen varios pros y contras en los algoritmos de AA. Exploremos algunas de estas ventajas y desventajas para que puedas comprender mejor cuándo y cómo utilizar aprendizaje automático

Ventajas principales

1. Poca o nula intervención humana es necesaria una vez que el algoritmo ya está escrito. Una vez que tus algoritmos de aprendizaje automático se pongan en funcionamiento, podrán mejorar sus capacidades analíticas y realizar predicciones sin la constante intervención de tu equipo.
2. Las tendencias y los patrones son fáciles de identificar. Los algoritmos de AA son excelentes para identificar patrones y tendencias en el comportamiento del conjunto de clientes, como, por ejemplo, los hábitos de compra en el comercio electrónico, sin necesidad de esfuerzo humano.
3. Los algoritmos mejoran de manera continua mientras operan. Con el tiempo, los algoritmos del aprendizaje automático se vuelven más eficientes y precisos al referirse a datos históricos.
4. Son capaces de manejar datos complejos. Los algoritmos de AA pueden lidiar con datos multidimensionales, es decir, pueden trabajar con grandes conjuntos de datos que incluyen una amplia gama de variables.
5. Puedes usarlos en muchos servicios. Los algoritmos de AA pueden usarse en un amplio espectro de sectores, desde los servicios sanitarios hasta el comercio electrónico.

Posibles desventajas

1. Se necesitan grandes cantidades de datos para entrenar y aprender. Los algoritmos de aprendizaje automático requieren de enormes cantidades de datos de gran calidad y sin sesgo para aprender y mejorar.
2. Se requiere de mucho tiempo para que opere durante un largo período. Deberás dar a tus algoritmos de aprendizaje automático tiempo para digerir y analizar tus datos, y aprender de ellos. También deberás dedicar una gran cantidad de recursos informáticos a la tecnología para que resulte eficaz.
3. Los resultados pueden ser difíciles de interpretar. Si quieres que tu algoritmo de aprendizaje automático genere resultados digeribles, debes elegir la fórmula apropiada para el caso práctico previsto.
4. El aprendizaje automático puede ser susceptible a los errores. Aunque los algoritmos de AA operan de manera autónoma, son muy susceptibles a los errores, especialmente cuando utilizas el tipo incorrecto de algoritmo o le proporcionas datos de baja calidad.

Ser consciente de las limitaciones de los algoritmos del aprendizaje automático te hará saber cómo utilizar esta tecnología revolucionaria de manera apropiada para realizar predicciones procesables de tus datos empresariales.

Qué tipos de algoritmos de aprendizaje automático existen

Aprendizaje supervisado

Con el aprendizaje supervisado, tú proporcionas al algoritmo de aprendizaje automático un conjunto de datos etiquetados que incluye las entradas y las salidas. Se le solicita al algoritmo que encuentre una función o método para usar las entradas proporcionadas y llegar a los resultados deseados.

Tras cada ronda de prueba, puedes corregir los errores conocidos para que el algoritmo aprenda de sus errores.

Aprendizaje semisupervisado

Durante el aprendizaje semisupervisado, le proporcionarás al algoritmo tanto datos etiquetados como información sin etiquetar. Los datos etiquetados incluyen marcas para ayudar al algoritmo a comprender los datos, mientras que los datos sin etiquetar no incluyen ninguna marca.

Al mezclar los dos tipos de datos, enseñas al algoritmo a analizar la información sin estructurar.

Aprendizaje por refuerzo

El aprendizaje por refuerzo utiliza procesos reglamentados para acelerar el proceso de aprendizaje. Debes proporcionar a tu algoritmo de aprendizaje automático con un conjunto detallado de parámetros, acciones y valores de la notación de datos ampliables (EDN, por sus siglas en inglés).

Este enfoque requiere mayor intervención humana que ningún otro, pero es muy eficaz para enseñar a tu algoritmo a utilizar los procesos de análisis de ensayo y error para reducir los errores.

Aprendizaje no supervisado

En el aprendizaje no supervisado, proporcionas al algoritmo con datos no etiquetados y permites que determine relaciones y correlaciones entre los conjuntos de datos libremente. Se deja al algoritmo de aprendizaje automático que procese grandes conjuntos de datos de manera independiente.

Qué son los algoritmos evolutivos del aprendizaje automático

Los algoritmos evolutivos del aprendizaje automático son aplicaciones informáticas que imitan el comportamiento de los organismos vivientes para resolver problemas complejos. Se basan en mecanismos como la mutación, la recombinación y la reproducción.

Mientras que los algoritmos tradicionales del aprendizaje automático se basan en el ensayo y error, los algoritmos evolutivos utilizan un proceso como el de la selección natural.

Al finalizar cada ronda de análisis, el algoritmo evolutivo elimina las soluciones “débiles” de su lista de predicciones y conserva las soluciones “fuertes”. Este proceso tiene como objetivo identificar qué acciones serán las que más probablemente arrojen los resultados deseados.

Los algoritmos evolutivos del aprendizaje automático proporcionan ventajas empresariales significativas que incluyen:

• Aumento de la flexibilidad para enfrentar prácticamente cualquier problema
• Optimización mejorada para analizar cada posible acción
• Soluciones ilimitadas a numerosos problemas potenciales

Los algoritmos evolutivos son la mejor herramienta para analizar conjuntos de datos complejos con muchas variables. Descubre más sobre el aprendizaje automático y en qué se diferencia de la inteligencia artificial.

Algoritmos populares disponibles del aprendizaje automático

Hay varios algoritmos de aprendizaje automático diferentes, pero estos son algunos de los más populares:

• Regresión lineal. El modelo estadístico de regresión lineal te permite predecir el nexo entre las variables dependientes y las independientes. Por ejemplo, puedes utilizar modelos de regresión lineal para estimar cómo repercutirá el aumento de tu presupuesto de marketing de pago por clic en el conjunto de clientes potenciales, la interacción o el ROI (rendimiento de la inversión).
• Regresión logística. Este modelo estadístico se utiliza para estimar valores binarios como 0 o 1. La regresión logística puede ayudar a predecir la probabilidad de que un evento determinado ocurra.
• Algoritmo de los k vecinos más cercanos. El algoritmo KNN, por sus siglas en inglés, puede utilizarse para tratar problemas de regresión o clasificación. Cuando se utiliza para la clasificación, el algoritmo KNN clasificará los nuevos puntos de datos de acuerdo con una “votación” de sus vecinos. El nuevo caso se asignará al grupo con el que tiene más en común.
• Algoritmo del árbol de decisión alternativo. Este es uno de los algoritmos más utilizados, ya que puede ayudar a quienes se dedican a la ciencia de datos a clasificar problemas. El algoritmo divide el conjunto de datos en varios grupos homogéneos de acuerdo con valores o atributos independientes clave. Luego, el algoritmo traza estos grupos en un gráfico que se parece a un árbol invertido.

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