La velocidad de la generación de datos se acelera, lo que crea más datos que nunca, y el aprendizaje automático ayuda a que sea posible analizar y encontrar valor en esta gran cantidad de datos. Por ello, el aprendizaje automático está abriendo un ámbito completamente nuevo de lo que los humanos pueden hacer con las computadoras y otras máquinas. El aprendizaje automático ayuda a las empresas con funciones importantes como la detección de fraudes, la identificación de amenazas a la seguridad, la personalización y las recomendaciones, la atención al cliente automatizada a través de chatbots, la transcripción y traducción, el análisis de datos y mucho más. El aprendizaje automático también está impulsando la emocionante innovación del mañana, como los vehículos autónomos, los drones, los aviones, la realidad aumentada y virtual, y la robótica. 

Si bien la Inteligencia Artificial (IA) y el aprendizaje automático (AA) a menudo se usan como sinónimos, no son términos intercambiables. 

La Inteligencia Artificial es un área de la informática relacionada con la creación de computadoras y máquinas que pueden razonar, aprender y actuar de manera similar a la inteligencia humana o sistemas que involucran datos cuya escala supera lo que los humanos pueden analizar. El campo incluye muchas disciplinas diferentes, como el análisis de datos, la estadística, la ingeniería de hardware y software, la neurociencia y hasta la filosofía. 

Mientras que la Inteligencia Artificial es una categoría amplia de la informática, el aprendizaje automático es una aplicación de la IA que implica entrenar máquinas para que ejecuten una tarea sin estar programadas específicamente para ella. El aprendizaje automático se usa de manera más explícita como un medio para extraer conocimiento de los datos a través de técnicas como las redes neuronales, el aprendizaje supervisado y no supervisado, los árboles de decisión y la regresión lineal.

Así como el aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial, el aprendizaje profundo es un subconjunto de él. El aprendizaje profundo funciona entrenando redes neuronales en conjuntos de datos. Una red neuronal es un modelo que usa un sistema de neuronas artificiales que son nodos de procesamiento que se usan para clasificar y analizar datos. Los datos ingresan a la primera capa de una red neuronal, en la que cada nodo toma una decisión y, luego, pasa esa información a varios nodos en la siguiente capa. Los modelos de entrenamiento con más de tres capas se denominan “redes neuronales profundas” o “aprendizaje profundo”. Algunas redes neuronales modernas tienen cientos o miles de capas. 

El aprendizaje automático trabaja a través del entrenamiento de algoritmos en conjuntos de datos para lograr un resultado esperado, como la identificación de un patrón o el reconocimiento de un objeto. El aprendizaje automático es el proceso de optimizar el modelo para que pueda predecir la respuesta correcta en función de las muestras de datos de entrenamiento. 

Si suponemos que los datos de entrenamiento son de alta calidad, mientras más muestras de entrenamiento reciba el algoritmo de aprendizaje automático, más preciso será el modelo. El algoritmo ajusta el modelo a los datos durante el entrenamiento, en lo que se denomina “proceso de ajuste”. Este proceso implica usar una función de pérdida para medir los errores del modelo y una técnica de optimización, como el descenso de gradientes, para ajustar los parámetros del modelo y minimizar esos errores. Si el resultado no se ajusta al resultado esperado, el algoritmo se vuelve a entrenar una y otra vez hasta que genera la respuesta exacta. En términos simples, el algoritmo aprende de los datos y alcanza resultados en función de si la entrada y la respuesta se ajustan a una línea, un clúster o alguna otra correlación estadística.

Cuando hablamos de los diferentes tipos de aprendizaje automático, en realidad nos referimos a los modelos de entrenamiento que se usan. A grandes rasgos, existen cuatro tipos de modelos que se usan en el aprendizaje automático.

El aprendizaje supervisado es un modelo de aprendizaje automático que usa datos de entrenamiento etiquetados (datos estructurados) para asignar un atributo específico a una etiqueta. En el aprendizaje supervisado, se conoce la salida (por ejemplo, el reconocimiento de la imagen de una manzana) y el modelo se entrena con los datos de la salida conocida. En términos sencillos, para entrenar al algoritmo para que reconozca fotos de manzanas, transmítele fotos etiquetadas como manzanas. Los algoritmos de aprendizaje supervisado más comunes que se usan en la actualidad incluyen los siguientes:

• Regresión lineal
• Regresión polinómica
• K‑vecinos más cercanos
• Naive Bayes
• Árboles de decisión

El aprendizaje no supervisado es un modelo de aprendizaje automático que usa datos sin etiquetar (datos no estructurados) para aprender patrones. A diferencia del aprendizaje supervisado, la “precisión” de la salida no se conoce de antemano. En cambio, el algoritmo aprende de los datos sin intervención humana (por lo tanto, no supervisados) y los categoriza en grupos según los atributos. Por ejemplo, si el algoritmo recibe imágenes de manzanas y bananas, trabajará por sí solo para categorizar qué imagen es una manzana y cuál es una banana. El aprendizaje no supervisado es bueno para el modelado descriptivo y la coincidencia de patrones. Los algoritmos de aprendizaje no supervisado más comunes que se usan en la actualidad incluyen los siguientes:

• Difuminado significa
• Agrupación en clústeres con el modelo K-means
• Hierarchical clustering
• Mínimos cuadrados parciales

También hay un enfoque mixto para el aprendizaje automático denominado aprendizaje semisupervisado en el que solo se etiquetan algunos datos. En el aprendizaje semisupervisado, el algoritmo debe determinar cómo organizar y estructurar los datos para lograr un resultado conocido. Por ejemplo, al modelo de aprendizaje automático se le dice que el resultado es una pera, pero solo algunos datos de entrenamiento están etiquetados como una pera.

El aprendizaje por refuerzo es un modelo de aprendizaje automático que se puede describir como “aprende haciendo” a través de una serie de experimentos de prueba y error. Un “agente” aprende a realizar una tarea definida a través de un ciclo de retroalimentación hasta que su rendimiento está dentro de un rango deseable. El agente recibe un refuerzo positivo cuando realiza la tarea de forma correcta y un refuerzo negativo cuando tiene bajo rendimiento. Un ejemplo de aprendizaje por refuerzo es cuando los investigadores de Google les enseñan a un algoritmo de aprendizaje por refuerzo para jugar el juego Go. El modelo, que no tenía conocimiento previo de las reglas de Go, simplemente movió piezas al azar y “aprendió” los mejores movimientos. El algoritmo se entrenó a través de un refuerzo positivo y negativo hasta el punto de que el modelo de aprendizaje automático pudiera vencer a un jugador humano en el juego.

Cuantos más datos consuma un algoritmo de aprendizaje automático, mejor podrá encontrar tendencias y patrones en esos datos. Por ejemplo, un sitio web de comercio electrónico podría usar el aprendizaje automático para comprender cómo las personas compran en su sitio y usar esa información para brindarles mejores recomendaciones o encontrar datos de tendencias que puedan generar nuevas oportunidades de productos.

El aprendizaje automático y la inteligencia artificial pueden quitar gran parte del trabajo aburrido y tedioso de los trabajadores humanos. Las utilidades, como la automatización robótica de procesos, pueden realizar algunas de las tareas empresariales tediosas que impiden que las personas realicen un trabajo más significativo. La visión artificial y los algoritmos de detección de objeciones pueden ayudar a los robots a elegir y empaquetar artículos de una línea de montaje. El aprendizaje automático de detección de fraudes y evaluación de amenazas siempre activo puede encontrar fallas de seguridad antes de que se conviertan en un problema.

Con los tipos de datos correctos, los algoritmos de aprendizaje automático seguirán mejorando para ser más rápidos y precisos. Esta mejora puede ocurrir de varias formas clave, como la retención con datos nuevos y la recepción de comentarios de usuarios del mundo real.

El aprendizaje automático suele ser tan bueno como los datos que se ingresan. Si se agrega un conjunto de datos sesgado a un algoritmo de aprendizaje automático, se generarán resultados sesgados.

El aprendizaje automático puede requerir muchos datos para ser útil. Dado que muchos casos de uso del aprendizaje automático se basan en aprendizaje supervisado, adquirir y limpiar datos estructurados para entrenar los algoritmos es un primer paso importante, que puede ser difícil si los datos residen en varias ubicaciones aisladas dentro de una organización.

Si bien los proveedores de aprendizaje automático, inteligencia artificial y la nube intentan facilitar al máximo la configuración y ejecución de algoritmos de aprendizaje automático, las organizaciones suelen necesitar programadores y científicos de datos para comprender y usar los algoritmos de entrenamiento y sus resultados.

El aprendizaje automático puede consumir mucho tiempo, ya que se requieren muchos recursos de procesamiento y horas de trabajo para empezar a procesar datos y obtener resultados.