4 Tipos de Machine Learning y su uso

La Inteligencia Artificial (IA) ha experimentado un crecimiento explosivo en los últimos años, pero no lo habría hecho sin la contribución del Machine Learning (ML). Las cifras hablan por sí solas: según McKinsey, el financiamiento de capital privado y de riesgo en empresas de IA se multiplicó casi por cinco: pasó de 16.000 millones de dólares en 2015 a 79.000 millones de dólares en 2022. Está claro que las empresas están ansiosas por adoptar la IA/ML y explorar su potencial. Sin embargo, con la especialidad de ML, puede ser un desafío comprender cuál es el tipo indicado para una aplicación en particular. En este artículo, echaremos un vistazo a los cuatro tipos principales de ML y sus respectivas aplicaciones: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, aprendizaje semisupervisado y aprendizaje por refuerzo.

1. Aprendizaje supervisado

El aprendizaje supervisado implica el uso de conjuntos de datos etiquetados para entrenar algoritmos para una clasificación precisa o predicción de resultados. Durante el entrenamiento, las máquinas utilizan estos datos para predecir resultados a futuro. Los datos etiquetados ayudan a establecer una ruta estratégica para las máquinas a medida que establecen las entradas a modo de patrón. Además, los analistas utilizan conjuntos de datos de prueba para comprobar la precisión del análisis después del entrenamiento continuo. Diversos sectores, como el sanitario, el financiero y el de marketing, utilizan el aprendizaje supervisado.

Tipos de Aprendizaje Supervisado

El aprendizaje automático supervisado se puede clasificar en dos tipos de situaciones: clasificación y regresión. Los algoritmos de clasificación se utilizan cuando la variable de salida es binaria o categórica. Esto los hace ideales para identificar si los correos electrónicos son spam o legítimos, por ejemplo. Además, los algoritmos de regresión se utilizan para hacer predicciones como las condiciones climáticas y del mercado. Son de utilidad para problemas que involucran una relación lineal entre las variables de entrada y salida.

Aplicaciones del Aprendizaje Supervisado

• Diagnóstico médico
• Detección de fraudes
• Detección de spam
• Reconocimiento de voz

2. Aprendizaje no supervisado

El aprendizaje no supervisado es uno de los cuatro tipos principales de técnicas de ML. Utiliza conjuntos de datos sin etiquetar y sin clasificar para hacer predicciones sin intervención humana. Este método es útil para categorizar o agrupar datos sin clasificar en función de similitudes y diferencias. Asimismo, es de utilidad para descubrir patrones y tendencias ocultos en los datos de entrada. Los algoritmos del aprendizaje no supervisado aprenden de los datos sin variable de salida fija, lo que los hace adecuados para tareas complejas. Identifican patrones o agrupaciones ocultas en los datos. Esto los convierte en la opción ideal para la agrupación en clústeres, la detección de anomalías y el análisis exploratorio de datos.

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Tipos de aprendizaje no supervisado

El aprendizaje no supervisado se puede clasificar en dos técnicas principales: agrupamiento y asociación. El análisis de conglomerados es una técnica de aprendizaje no supervisado. Consiste en agrupar puntos de datos en función de sus similitudes, diferencias o características sin conocimientos ni etiquetas previas. Las empresas utilizan esta técnica en aplicaciones como el marketing minorista, el de correo electrónico y los servicios de streaming para identificar similitudes y patrones. Por otro lado, la asociación es una técnica de aprendizaje no supervisado en la que las máquinas descubren conexiones entre variables en datos de entrada. Las empresas suelen utilizar asociaciones para aplicaciones como la minería de uso web, la comprobación de plagio, el desarrollo de recomendaciones y la producción continua.

Aplicaciones del aprendizaje no supervisado

• Detección de anomalías para identificar transacciones fraudulentas
• Pronóstico y modelado predictivo
• Identificación y orientación de segmentos de mercado
• Sistemas de recomendación para sugerir productos o servicios

3. Aprendizaje semisupervisado

El aprendizaje semisupervisado es una técnica de aprendizaje automático altamente eficiente y rentable que combina datos etiquetados y no etiquetados durante el entrenamiento. Permite a las máquinas aprender de todos los datos disponibles utilizando las ventajas del aprendizaje supervisado y no supervisado. Este método del Machine Learning utiliza primero algoritmos de aprendizaje no supervisado para agrupar datos similares. Posteriormente, etiqueta los datos no etiquetados, logrando que el conjunto sea más sólido para el entrenamiento. Además, el aprendizaje semisupervisado permite a las máquinas mejorar su precisión y rendimiento.

Tipos de Aprendizaje Semisupervisado

El aprendizaje automático semisupervisado incluye el aprendizaje autosupervisado y el aprendizaje de instancias múltiples. El aprendizaje autosupervisado enmarca el problema como una tarea de aprendizaje supervisado para generar datos etiquetados. Este enfoque es particularmente útil cuando la obtención de datos etiquetados es relativamente económica. Además, ha mostrado resultados impresionantes en diversas aplicaciones. En particular, Google y Facebook utilizan técnicas autosupervisadas en visión por computadora y procesamiento del lenguaje natural. El aprendizaje de instancias múltiples utiliza supervisión débil etiquetando conjuntos en lugar de instancias individuales. Este enfoque permite aprovechar los datos débilmente etiquetados, a menudo presentes en los problemas empresariales debido al alto costo del etiquetado. Además, es útil en escenarios donde solo se dispone de información parcial y se ha aplicado en diversos campos, como el diagnóstico médico, la clasificación de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural.

Aplicaciones del Aprendizaje Semi-Supervisado

• Análisis de imágenes médicas
• Reconocimiento de voz y procesamiento del lenguaje natural
• Clasificación de textos y análisis de sentimientos
• Detección de fraudes en finanzas

4. Aprendizaje por refuerzo

Esta es una técnica de aprendizaje automático en la que un agente aprende a realizar acciones óptimas a través de la retroalimentación del entorno. A diferencia de otros tipos, esta técnica no se basa en datos etiquetados. En su lugar, utiliza un enfoque de prueba y error con un proceso basado en la retroalimentación que permite al agente aprender de sus experiencias. Una de las principales ventajas del aprendizaje por refuerzo es su capacidad para aprender de la experiencia y mejorar el rendimiento con el tiempo.

Tipos de aprendizaje por refuerzo

El aprendizaje por refuerzo tiene dos tipos: refuerzo positivo y el aprendizaje por refuerzo negativo. El aprendizaje por refuerzo positivo es un tipo de aprendizaje en el que el agente es recompensado por realizar acciones que conducen a resultados positivos. La recompensa puede ser un valor numérico, como una puntuación o una probabilidad, o un valor simbólico, como una etiqueta o un tag. El aprendizaje por refuerzo negativo es un aprendizaje en el que el agente es castigado por realizar acciones que conducen a resultados negativos. Aquí, el agente aprende a evitar acciones que resultan en castigo y, en cambio, toma acciones que conducen a resultados positivos.

Aplicaciones del aprendizaje por refuerzo

• Construcción de robótica inteligente
• Desarrollo de planes de tratamiento personalizados para los pacientes
• Vehículos autónomos
• Jugabilidad

Es evidente que estos tipos de aprendizaje automático son componentes cruciales del mundo digital en constante crecimiento. A medida que avanza la tecnología, la demanda de profesionales especializados en Machine Learning no hará más que aumentar. Si estás interesado en seguir una carrera en este campo, explora los cursos de aprendizaje automático e inteligencia artificial que Emeritus Latam ofrece en colaboración con algunas de las mejores universidades del mundo.