¿Qué son los algoritmos de aprendizaje automático?

Aprender a hacer predicciones

Aunque los algoritmos de aprendizaje automático pueden aprender lo que son las funciones, su objetivo principal es predecir cómo cambian los datos cuando se añaden variables a la ecuación. Estas estimaciones pueden tener errores porque se hacen únicamente con los datos que tienen a su disposición.

Las funciones de aprendizaje automático se optimizan para reducir el grado de error en estas predicciones. Con el tiempo, el margen de error de los algoritmos se reduce cada vez más.

Variedad de funciones

Los diversos algoritmos de aprendizaje automático hacen diferentes predicciones sobre las funciones y sobre su representación. Es por eso que tienes aplicar diferentes algoritmos al problema de aprendizaje automático hasta que encuentres el algoritmo que produzca el resultado más preciso.

Cómo crear algoritmos de aprendizaje automático desde cero

Crear un algoritmo de aprendizaje automático que sea funcional requiere tiempo y esfuerzo, pero vale la pena una vez que logras dominar los pequeños detalles asociados con la formulación del algoritmo.

Si quieres crear algoritmos de aprendizaje automático desde cero, te recomendamos que uses una red neuronal existente como base y que sigas estos simples pasos:

Entiende el algoritmo

Primero, tienes que decidir el tipo de algoritmo de aprendizaje automático que deseas crear. Una vez que hayas elegido un tipo, familiarízate con su estructura, sus capacidades y sus limitaciones.

Investiga lo más que puedas

Ahora, es momento de pasar a la teoría (o a YouTube). Encontrarás muchísima información en línea y en recursos físicos.

Las fuentes tangibles, como los libros de texto, son muy útiles para estudiar los detalles matemáticos más profundos de los algoritmos. Pero si quieres ver contenido fácil de digerir y ejemplos prácticos, te recomendamos que veas videos tutoriales o que leas publicaciones de blog como esta.

Transforma un problema grande en varios problemas pequeños

Crear tus propios algoritmos de aprendizaje automático puede parecer intimidante. Sin embargo, la tarea se vuelve más manejable si primero la divides en partes más pequeñas.

En lugar de intentar crear el algoritmo entero de una sola vez, prueba con crearlo por partes. Por ejemplo, antes de entrenar el algoritmo con un conjunto de datos, asegúrate de que el algoritmo los pueda leer. Esto podría significar enseñarle al algoritmo a manejar valores nulos o datos categóricos. Un enfoque incremental hace que este proceso sea más digerible, y también puede evitar que tengas que depurar muchos problemas en el futuro.

Empieza con lo simple

Elige un conjunto de datos pequeño y sencillo para usar en tu algoritmo. Así, será más fácil ingresarlo manualmente en el código algorítmico. Te sugerimos que uses una puerta NAND, una puerta lógica usada comúnmente por los desarrolladores para crear dispositivos digitales.

Pon el algoritmo a prueba

Luego de realizar algunas pruebas simples con tu algoritmo y optimizarlo, utiliza un conjunto de datos real más extenso. Vuelve atrás y haz los ajustes que sean necesarios para reducir el margen de error. Si es posible, usa datos que ya hayan sido analizados por un sistema de aprendizaje automático establecido para evaluar la precisión de tu algoritmo nuevo.

Toma notas

Por último, anota todo lo que has aprendido durante este proceso. Esto te ayudará a entender qué funcionó y cómo puedes optimizar el proceso en el futuro.

Ventajas y desventajas

Los algoritmos de aprendizaje automático tienen muchos puntos a favor y en contra. Veamos algunas de estas ventajas y desventajas para que puedas entender mejor cuándo y cómo usar el aprendizaje automático.

Ventajas principales

1. Una vez que se ha creado el algoritmo, apenas se necesita interacción humana. Cuando estén en marcha, tus algoritmos de aprendizaje automático podrán mejorar sus capacidades de análisis y de predicción sin la intervención constante de tu equipo.
2. Las tendencias y los patrones se vuelven fáciles de identificar. Los algoritmos de aprendizaje automático son ideales para detectar tendencias y patrones en el comportamiento de los consumidores, como sus hábitos de compra electrónica, sin necesidad de esfuerzo humano.
3. Los algoritmos mejoran continuamente a medida que se ejecutan. Con el tiempo, los algoritmos de aprendizaje automático se vuelven más eficientes y precisos gracias a que aprovechan los datos históricos.
4. Los algoritmos pueden manejar datos complejos. Los algoritmos de aprendizaje automático son capaces de manejar datos multidimensionales, lo que significa que pueden trabajar con conjuntos de datos enormes y con una gran cantidad de variables.
5. Se pueden aplicar en diversos servicios. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden usarse en una amplia gama de sectores, desde la asistencia sanitaria hasta el comercio electrónico.

Posibles desventajas

1. Necesitas una gran cantidad de datos para entrenarlos. Los algoritmos de aprendizaje automático requieren enormes cantidades de datos imparciales y de alta calidad para aprender y mejorar.
2. Se necesita mucho tiempo para ejecutarlos en el largo plazo. Tus algoritmos de aprendizaje automático necesitan tiempo para ingerir, analizar y aprender de tus datos. También tendrás que dedicarles un gran porcentaje de tus recursos de computación para que sean eficientes.
3. Los resultados pueden ser difíciles de interpretar. Si quieres que tu algoritmo de aprendizaje automático genere resultados digeribles, necesitas elegir la fórmula indicada para tu caso de uso específico.
4. El aprendizaje automático puede estar sujeto a errores. Aunque los algoritmos de aprendizaje automático son autónomos, son muy susceptibles a errores, en especial cuando usas el tipo incorrecto de algoritmo o le proporcionas datos de mala calidad.

Si estás al tanto de los defectos de los algoritmos de aprendizaje automático, sabrás cómo darle un uso adecuado a esta tecnología revolucionaria para poder obtener predicciones útiles a partir de tus datos empresariales.

Tipos de algoritmos de aprendizaje automático

Aprendizaje supervisado

Con el aprendizaje supervisado, le proporcionas al algoritmo de aprendizaje automático un conjunto de datos etiquetados que incluye entradas y salidas. La tarea del algoritmo consiste en buscar una función o un método para alcanzar las salidas o resultados deseados a partir de las entradas proporcionadas.

Luego de cada ronda de pruebas, puedes corregir los errores que hayas detectado para que el algoritmo aprenda de ellos.

Aprendizaje semisupervisado

En el aprendizaje semisupervisado, le proporcionas al algoritmo información etiquetada y sin etiquetar. Es decir, algunos datos contienen etiquetas (que le permiten al algoritmo entender la información más fácilmente) y otros no.

Esta combinación de datos etiquetados y sin etiquetar permite enseñarle al algoritmo a analizar información no estructurada.

Aprendizaje por refuerzo

El aprendizaje por refuerzo usa procesos regimentados para acelerar el proceso de aprendizaje. Tienes que proporcionarle al algoritmo de aprendizaje automático un conjunto detallado de parámetros, acciones y valores de anotaciones de datos ampliables (EDN).

Este enfoque requiere de una mayor intervención humana, pero es muy eficaz a la hora de enseñarle al algoritmo a usar procesos de análisis de prueba y error para reducir los errores.

Aprendizaje no supervisado

En el aprendizaje no supervisado, le proporcionas al algoritmo datos sin etiquetar y le permites determinar libremente las relaciones y correlaciones entre los conjuntos de datos. Así, el algoritmo de aprendizaje automático filtra los enormes conjuntos de datos de manera independiente.

Algoritmos evolutivos de aprendizaje automático

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

Mientras que los algoritmos de aprendizaje automático tradicionales siguen métodos de prueba y error, los algoritmos evolutivos usan procesos como el de la selección natural.

Luego de cada ronda de análisis, estos algoritmos evolutivos descartan las soluciones más “débiles” de su lista de predicciones y conservan las más “fuertes”. El objetivo del proceso es identificar qué acciones tienen más probabilidades de alcanzar los resultados deseados.

Los algoritmos evolutivos de aprendizaje automático presentan varias ventajas empresariales, entre ellas:

• Mayor flexibilidad para resolver prácticamente cualquier problema
• Mejor optimización para evaluar todas las acciones posibles
• Soluciones ilimitadas para varios problemas potenciales

Los algoritmos evolutivos son la mejor herramienta para evaluar conjuntos de datos complejos con muchas variables. Más información sobre el aprendizaje automático y sus diferencias con la inteligencia artificial.

Los algoritmos de aprendizaje automático más populares

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

• Regresión lineal. El modelo estadístico de regresión lineal te permite predecir el vínculo entre las variables dependientes e independientes. Por ejemplo, puedes usar modelos de regresión lineal para estimar el impacto que tendrá un aumento de tu presupuesto de marketing de pago por clic sobre los posibles clientes, la participación o el retorno de la inversión.
• Regresión logística. Este modelo estadístico se usa para estimar valores binarios como 0 o 1. La regresión logística te ayuda a predecir las probabilidades de que ocurra un evento determinado.
• Algoritmo de K vecinos más cercanos (KNN, K-nearest neighbors). El algoritmo KNN se puede usar para resolver problemas de regresión o de clasificación. En un problema de clasificación, el algoritmo KNN clasifica los puntos de datos nuevos mediante un “voto” de los datos más cercanos. Luego, asigna el caso nuevo al grupo con el que tenga más en común.
• Algoritmo de árbol de decisión. Este es uno de los algoritmos más usados ya que permite que los científicos de datos clasifiquen problemas. El algoritmo divide el conjunto de datos en diversos grupos homogéneos a partir de variables o atributos clave independientes. Luego, el algoritmo grafica estos grupos en un formato similar al de un árbol invertido.

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