Aunque no lo creas, ¡el aprendizaje automático tiene unos cuantos añitos!
Ya en 1958, el psicólogo Frank Rosenblatt desarrolló la primera red neuronal artificial.
El algoritmo conocido como “Perceptron” sirvió de base para el reconocimiento de imágenes del “Mark I Perceptron”.
Así se utilizó, por primera vez, el primer ordenador fabricado para crear redes neuronales y simular el pensamiento humano.
Conforme avanza la tecnología, también lo hace la cantidad de información que tenemos. Analizar y clasificar todos esos datos es un trabajo que conlleva infinidad de tiempo.
Por ello, hoy queremos hablarte del aprendizaje automático o machine learning (ML).
¿Qué es el aprendizaje automático?
Cuando hablamos de aprendizaje automático o machine learning, nos referimos a esa parte de la inteligencia artificial dirigida al desarrollo de algoritmos y modelos que permiten aprender a los sistemas, tomar decisiones y mejorar su rendimiento en tareas concretas.
Todo ello sin ser programadas explícitamente para la realización de esas tareas.
El aprendizaje automático surge de la idea de que los sistemas pueden aprender de los datos, detectar patrones y emitir juicios sin apenas ayuda de los humanos.
La idea es hacer que las máquinas se parezcan cada vez más a nosotros en su comportamiento o decisiones, otorgándoles la capacidad de aprender y auto desarrollarse.
El aprendizaje automático tiene un montón de aplicaciones prácticas en diferentes industrias, y por eso, se ha convertido en un tema muy popular en los últimos años.
Aprendizaje automático vs inteligencia artificial vs aprendizaje profundo
Te mostramos un mini resumen de las diferencias principales de estos conceptos:
- Inteligencia artificial: es un campo amplio que engloba un montón de técnicas y enfoques para crear sistemas inteligentes.
- Aprendizaje automático: es la práctica de enseñar algoritmos para aprender de los datos, en lugar de programarlos explícitamente. Es una parte de la inteligencia artificial.
- Aprendizaje profundo: es una parte del aprendizaje automático. Estos algoritmos de aprendizaje se inspiran en las conexiones de las células nerviosas del sistema humano. De hecho, utiliza múltiples capas de redes neuronales artificiales para descubrir patrones de datos complejos.
¿Cómo funciona?
El aprendizaje automático sigue unos pasos para lograr que el algoritmo aprenda patrones y sea capaz de hacer predicciones o tomar decisiones.
Normalmente, el proceso incluye los siguientes pasos:
1º Se recopilan los datos. Se recopilan los datos que formarán las variables de entrada y las de salida.
2º Procesamiento de datos. Se procesarán los datos para manejar valores faltantes, atípicos e inconsistencias.
3º Se selecciona el modelo. Se elegirá el mejor modelo de aprendizaje automático para el problema a tratar y los datos disponibles. Se valorarán diferentes tipos de algoritmos.
4º Se entrena el modelo. El modelo aprenderá patrones y relaciones de datos.
5º Se evalúa el modelo. Se realiza una evaluación del modelo para valorar su rendimiento y capacidad de generalización.
6º Se optimiza el modelo. En caso de que se necesite, se harán los ajustes pertinentes.
7º Se toman las decisiones. Cuando el modelo ya esté validado y entrenado se podrán hacer predicciones o decisiones sobre nuevos datos.
8º ¡Implementación del modelo!
Tipos de aprendizaje automático
Es cierto que hay distintos métodos de aprendizaje automático. No obstante, podríamos catalogarlos en 4 principales: aprendizaje automático supervisado, no supervisado, semi supervisado y de refuerzo.
Puesto que a veces estos términos generan cierta confusión, hemos querido explicártelos de brevemente:
- Aprendizaje supervisado
Es la forma más básica de aprendizaje automático. Muestra al sistema qué significan exactamente todas las entradas y cómo asignarlas a las salidas.
De esta manera, el algoritmo recibe un montón de ejemplos con respuestas correctas. Estos datos son los “datos etiquetados”, que se utilizan para que el algoritmo aprenda de ellos.
Después, se le pide al programa que resuelva problemas con datos nuevos y desconocidos correspondientes a los tipos de entrada que conoce.
Algunas aplicaciones del aprendizaje supervisados son: detección de fraude y spam, reconocimiento de voz, clasificación de imágenes, etc.
- Aprendizaje automático no supervisado
El aprendizaje automático no supervisado realmente útil para encontrar patrones o diferencias. Suele utilizarse para realizar agrupaciones. En este aprendizaje no hay registros etiquetados, y el sistema actúa sobre los datos sin que se le den las respuestas correctas al modelo.
Sus algoritmos pueden encontrarse en carritos de compra, sistemas de recomendación (como el feed de Amazon), detecciones de plagio, segmentación de clientes, etc.
- Aprendizaje automático semi supervisado
Cuando algunos registros están etiquetados y otros no, entonces se requiere el aprendizaje supervisado. Permite la utilización de todos los datos disponibles y ofrece un resultado más fiable que el aprendizaje automático no supervisado por sí solo.
Es decir, el sistema aprende cosas por sí mismo y complementa este conocimiento con datos entrenados de los conjuntos de datos marcados.
Por ejemplo, el aprendizaje semi supervisado se puede utilizar para clasificar documentos de texto, analizar contenidos de vídeo, etc.
- Aprendizaje por refuerzo
Lo curioso de este aprendizaje es que aprende por sí mismo y se corrige o “elogia”. Es decir, se anima si llega a una conclusión acertada.
Por ejemplo, se utiliza en videojuegos, robótica, minería de textos, etc.
¿Cómo integrar el aprendizaje automático en tu empresa?
Es posible que te guste la idea, pero no sepas para qué sirve el aprendizaje automático y cómo se puede integrar en tu empresa. Te dejamos algunos ejemplos de aplicaciones interesantes:
- Mejora de la seguridad de la red: los algoritmos del aprendizaje automático examinan los datos actuales para predecir futuras amenazas.
- Automatización de tareas: la incorporación de ML puede automatizar tareas que llevan mucho tiempo en ciberseguridad cibernética: análisis de malware, análisis de vulnerabilidades, registros de red, etc.
- Detección y clasificación de amenazas: el ML se utiliza también en ciberseguridad para detectar y responder a los ataques a través del análisis de datos para identificar patrones de actividad maliciosa. Los algoritmos de ML pueden lograr predecir el comportamiento de un malware.
- Detección de phishing: los algoritmos modernos de aprendizaje automático logran reconocer anomalías en los encabezados de correo electrónico, en el cuerpo del email y en los patrones de puntuación.
- Anomalías en el comportamiento del usuario: el ML analiza el comportamiento del usuario para categorizar patrones y detectar actividades extrañas: inconsistencia del acceso remoto, inicio de sesión nocturno, descargas excesivas, etc.
- Recomendaciones de ventas: el aprendizaje automático investiga las preferencias de los clientes, identifica sus hábitos de consumo y es capaz de recomendar contenido relevante para los usuarios.
- Puntuaciones de riesgo: el ML permite identificar qué secciones de la red son más vulnerables a los ataques. De esta forma, se facilita a la empresa conocer dónde invertir recursos.
- Mantenimiento predictivo: es capaz de realizar una recopilación automática de datos de mantenimiento y reparación para prevenir posibles problemas.
- ERP y automatización de procesos mediante machine learning: tratamiento automatizado de bases de datos para la realización de análisis del negocio.
Desde ADMTOOLS® creemos en la importancia de la implementación del aprendizaje automático y valoramos positivamente todas sus utilidades.
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