¿Qué es el aprendizaje automático?

¿Qué es el aprendizaje automático y cómo funciona?

El aprendizaje automático, un subconjunto de la IA, utiliza modelos matemáticos para ayudar a las computadoras a aprender de los datos sin instrucciones directas. Al usar algoritmos para identificar patrones, el aprendizaje automático crea modelos de datos que hacen predicciones. Las predicciones mejoran a medida que se recopilan y analizan más datos, al igual que los humanos aprenden de la experiencia. Esta adaptabilidad hace que el aprendizaje automático sea ideal para escenarios con datos o tareas que cambian constantemente, donde las soluciones de codificación no serían prácticas.

Puntos clave

El aprendizaje automático, un subconjunto de inteligencia artificial, permite a los equipos aprender de los datos, identificar patrones y realizar predicciones que mejoran con el tiempo.
El aprendizaje automático ayuda a las organizaciones a descubrir información, mejorar la minería de datos, mejorar las experiencias de los clientes, predecir el comportamiento de los clientes, reducir el riesgo y reducir los costos.
Las técnicas de aprendizaje automático incluyen aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, aprendizaje semi-supervisado, aprendizaje por refuerzo, aprendizaje profundo, aprendizaje por transferencia y aprendizaje en conjunto.
Diversas industrias están usando el aprendizaje automático, incluyendo finanzas, salud, transporte, atención al cliente y agricultura.
El proceso de aprendizaje automático implica recopilar y preparar datos, entrenar el modelo e interpretar los resultados.
Al seleccionar una plataforma de aprendizaje automático, busca características como informática en la nube, entornos de desarrollo accesibles, soporte para marcos de aprendizaje automático familiares y seguridad de nivel empresarial.

Cómo el aprendizaje automático genera ROI

Descubre información

El aprendizaje automático ayuda a identificar patrones o estructuras dentro de datos estructurados y no estructurados a través del análisis de datos, descubriendo información útil para la toma de decisiones. También mejora las predicciones y se adapta a nuevos datos con el tiempo.

Mejora la minería de datos

El aprendizaje automático es excelente en minería de datos, lo que implica extraer información útil de grandes conjuntos de datos. Lleva esto un paso más allá al mejorar continuamente sus habilidades con el tiempo, lo que conduce a información más precisa y a una mejor toma de decisiones.

Mejora las experiencias del cliente

Las interfaces adaptables, el contenido dirigido, los bots de chat y los asistentes virtuales con tecnología de voz son ejemplos de cómo el aprendizaje automático ayuda a mejorar las experiencias de los clientes. Al analizar el comportamiento y las preferencias de los clientes, el aprendizaje automático personaliza las interacciones, proporciona información oportuna y relevante, y simplifica el servicio al cliente.

Reduce el riesgo

Al aprender continuamente de nuevos datos, el aprendizaje automático mejora su capacidad para detectar y evitar fraudes, lo que proporciona una protección sólida contra las amenazas en constante evolución. A medida que las tácticas de fraude evolucionan, el aprendizaje automático se adapta detectando nuevos patrones y previniendo intentos antes de que tengan éxito.

Anticipa el comportamiento del cliente

El aprendizaje automático extrae datos relacionados con el cliente para identificar patrones y comportamientos, ayudando a los equipos de ventas a optimizar las recomendaciones de productos y proporcionar las mejores experiencias al cliente posibles. Al aprender continuamente de nuevas interacciones, el aprendizaje automático predice las necesidades y preferencias futuras del cliente para apoyar un compromiso proactivo y personalizado.

Reducir costos

El aprendizaje automático reduce costos al automatizar procesos repetitivos y que consumen tiempo, permitiendo a los empleados centrarse en tareas más estratégicas y de mayor valor. Además, los algoritmos de aprendizaje automático optimizan la asignación de recursos y minimizan ineficiencias operativas al analizar grandes conjuntos de datos e identificar áreas de mejora. Esto conduce a ahorros significativos para las empresas.

Cómo el aprendizaje automático aprende de los datos y hace predicciones o decisiones.

Aprendizaje supervisado

Usa conjuntos de datos con etiquetas o estructura, donde los datos actúan como un maestro y "entrenan" el modelo de aprendizaje automático, aumentando su capacidad para hacer una predicción o decisión. El modelo aprende comparando sus predicciones con los resultados reales y ajustándose en consecuencia, mejorando la precisión con el tiempo.

Aprendizaje no supervisado

Usa conjuntos de datos sin etiquetas ni estructura, agrupando datos en clústeres para encontrar patrones y relaciones. Esta técnica ayuda a descubrir estructuras ocultas en los datos, siendo útil para tareas como la segmentación de clientes y la detección de anomalías.

Aprendizaje semi-supervisado

Combina datos etiquetados y no etiquetados para el entrenamiento. Esta técnica es particularmente útil cuando etiquetar datos es costoso o requiere mucho tiempo. Al usar los datos no etiquetados, el modelo de aprendizaje automático mejora su eficiencia y precisión de aprendizaje, haciendo que el aprendizaje semi-supervisado sea una técnica práctica para muchos escenarios del mundo real.

Reforzar el aprendizaje

Involucra un agente: un programa informático que actúa en nombre de alguien o algo, que reemplaza al operador humano. El agente determina el resultado basado en un bucle de retroalimentación, aprendiendo de las señales de retroalimentación para mejorar su rendimiento con el tiempo.

Aprendizaje profundo

Usa redes neuronales con muchas capas, llamadas redes neuronales profundas, para modelar patrones complejos en los datos. Este subconjunto del aprendizaje automático es particularmente efectivo para el reconocimiento de voz e imagen, y se destaca en el manejo de grandes cantidades de datos y en la resolución de problemas complejos en diversos dominios.

Transferencia de aprendizaje

Está preentrenado en una tarea y luego ajustado en una tarea relacionada. Esta técnica es útil cuando hay datos limitados para la nueva tarea. Al usar el conocimiento de la tarea inicial, el aprendizaje por transferencia mejora significativamente el rendimiento y reduce el tiempo de entrenamiento para la nueva tarea.

Aprendizaje en conjunto

Combina múltiples modelos para mejorar el rendimiento general. Al agregar las predicciones de varios modelos, el aprendizaje en conjunto mejora la precisión y robustez, superando a cualquier modelo individual.

Cómo funciona el aprendizaje automático para solucionar problemas

Aquí tiene una visión general paso a paso del proceso de aprendizaje automático.

Una vez que se identifican los orígenes de datos, se compilan los datos disponibles. El tipo de datos ayuda a informar qué algoritmos de aprendizaje automático utilizar. A medida que el científico de datos revisa los datos, se identifican anomalías, se desarrolla la estructura y se resuelven problemas de integridad de datos. Se realizan pasos de preprocesamiento de datos como normalización, escalado y codificación de variables categóricas para asegurarse de que los datos estén en un formato adecuado para el modelado.
Los datos preparados se dividen en dos grupos: el conjunto de aprendizaje y el conjunto de pruebas. El conjunto de entrenamiento representa una gran parte de los datos y se usa para ajustar los modelos de aprendizaje automático a la máxima precisión.
Cuando el científico de datos está listo para seleccionar el modelo final de datos, se utiliza el conjunto de prueba para evaluar el rendimiento y la precisión. Las métricas como la precisión, la exactitud, la recuperación y la puntuación F1 se calculan para evaluar el rendimiento del modelo en los datos no vistos.
Los científicos de datos revisan los resultados de los modelos de aprendizaje automático para extraer información, sacar conclusiones y hacer predicciones. Utilizan diversas herramientas y técnicas de visualización, como las matrices de confusión, para interpretar y evaluar el rendimiento del modelo.

Características clave

¿Qué hace el aprendizaje automático?

Predecir valores

El aprendizaje automático predice valores al identificar causa y efecto entre variables. Los algoritmos de regresión crean un modelo a partir de estos valores, que luego se utilizan para hacer predicciones. Los estudios de regresión ayudan a prever el futuro, como anticipar la demanda de productos, predecir cifras de ventas o estimar resultados de campañas.

Identificar repeticiones inusuales

A menudo utilizados para detectar riesgos potenciales, los algoritmos de detección de anomalías identifican datos fuera de la norma anticipada. Los fallos de equipos, defectos estructurales, errores de texto y casos de fraude son ejemplos de cómo se utiliza el aprendizaje automático para abordar estas preocupaciones.

Seleccionar la estructura

Los algoritmos de agrupamiento revelan la estructura subyacente dentro del conjunto de datos, sirviendo a menudo como el primer paso en el aprendizaje automático. Al categorizar elementos comunes, el agrupamiento se utiliza ampliamente en la segmentación de mercado para informar sobre precios y predecir preferencias del cliente. Los algoritmos de clasificación se utilizan en el aprendizaje supervisado para asignar etiquetas predefinidas que categorizan con precisión la información.

El papel de los ingenieros de aprendizaje automático

Los ingenieros de aprendizaje automático transforman datos en bruto recopilados de diversas canalizaciones de datos en modelos de ciencia de datos escalables. Conectan datos estructurados a los modelos definidos por los científicos de datos. También desarrollan algoritmos y compilan programas que permiten a las máquinas, equipos y robots procesar datos e identificar patrones. Esto implica seleccionar e implementar algoritmos apropiados, entrenar y evaluar modelos, y ajustar hiperparámetros para optimizar el rendimiento.

Además de estas tareas, los ingenieros de aprendizaje automático preprocesan datos para hacerlos adecuados para el modelado, implementan modelos en entornos de producción y los monitorean y actualizan continuamente para mantener la precisión y efectividad. Al trabajar en estrecha colaboración con los científicos de datos, cierran la brecha entre la recopilación de datos y la obtención de información útil, asegurando que las soluciones de aprendizaje automático sean prácticas e impactantes.

Algoritmos de aprendizaje automático

Los algoritmos de aprendizaje automático identifican patrones dentro de los datos a través del análisis de datos. Ayudan a los científicos de datos a resolver problemas al predecir valores, identificar ocurrencias inusuales, determinar estructuras y crear categorías. La elección del algoritmo depende del tipo de datos y del resultado deseado. Por lo general, los algoritmos se clasifican por técnicas (aprendizaje supervisado, no supervisado o por refuerzo) o por funciones (clasificación, regresión, agrupación, etc.). Seleccionar el algoritmo correcto es esencial para aplicaciones efectivas de aprendizaje automático.

Más información acerca de los algoritmos del aprendizaje automático.

Aprendizaje automático en diversas industrias

Las empresas de varios sectores usan el aprendizaje automático para mejorar las operaciones, mejorar la toma de decisiones e impulsar la innovación. Estos son algunos ejemplos clave de cómo se aplica el aprendizaje automático en diferentes sectores.

Banca y finanzas

La administración de riesgos y la prevención de fraudes son áreas clave donde el aprendizaje automático aporta un valor tremendo en la industria financiera.

Atención sanitaria

Mejorar herramientas de diagnóstico, apoyar el monitoreo de pacientes en tiempo real y predecir brotes de enfermedades son algunos ejemplos de cómo el aprendizaje automático ayuda a mejorar la atención al paciente.

Transporte

El aprendizaje automático está transformando el transporte al identificar anomalías en el tráfico, optimizar rutas de entrega y apoyar vehículos autónomos.

Atención al cliente

Responder a preguntas, determinar la intención del cliente y proporcionar asistencia virtual son ejemplos de cómo el aprendizaje automático es compatible con la industria del servicio de atención al cliente.

Comercio minorista

El aprendizaje automático ayuda a los vendedores a analizar patrones de compra, optimizar ofertas y precios, y usar datos para mejorar la experiencia general del cliente.

Agricultura

El aprendizaje automático mejora la agricultura al desarrollar robots para abordar la escasez de mano de obra, diagnosticar enfermedades de las plantas y monitorear la salud del suelo.

Qué buscar en una plataforma de aprendizaje automático

Al elegir una plataforma de aprendizaje automático, busque una solución que proporcione estas características críticas para el negocio.

Informática en la nube

Con una configuración e implementación sencillas, la nube es ideal para controlar cargas de trabajo de todos los tamaños, lo que le permite conectar orígenes de datos y escalar a petición, sin necesidad de conocimientos avanzados.

Entorno de desarrollo intuitivo

La plataforma ideal admite una variedad de niveles de habilidad.

Compatibilidad integrada con marcos de aprendizaje automático conocidos

Ya sea Open Neural Network Exchange (ONNX), Python, PyTorch, scikit-learn o TensorFlow, busque una plataforma que le permita trabajar con las herramientas que conoce y le gustan.

Seguridad de nivel empresarial

Elija una plataforma que proporcione gobernanza, seguridad y control a nivel empresarial para proteger su infraestructura.

Recursos

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Una mujer sonriendo mientras sostiene un teléfono y un hombre sosteniendo una bandeja.

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Iniciar el aprendizaje

Los cuatro fundamentos del aprendizaje automático son la recopilación de datos, el entrenamiento del modelo, la evaluación del modelo y la implementación del modelo. La recopilación de datos implica reunir y preparar datos para el análisis. El entrenamiento del modelo utiliza estos datos para enseñar al algoritmo a hacer predicciones o decisiones. La evaluación del modelo evalúa el rendimiento del modelo utilizando métricas como la precisión y la exactitud. Por último, la implementación del modelo implica integrar el modelo entrenado en un entorno de producción para hacer predicciones o decisiones en tiempo real.
La regularización en el aprendizaje automático es una técnica utilizada para prevenir el sobreajuste, que ocurre cuando un modelo tiene un buen rendimiento en los datos de entrenamiento pero un rendimiento deficiente en datos nuevos y no vistos. Los métodos de regularización más comunes incluyen la regularización L1 (Lasso) y L2 (Ridge), que añaden diferentes tipos de penalizaciones a los parámetros del modelo. Esto ayuda a mejorar la generalización del modelo a nuevos datos, lo que lleva a un mejor rendimiento en aplicaciones del mundo real.
Mide la proporción de instancias positivas reales que el modelo identifica correctamente. En otras palabras, la recuperación responde a la pregunta: "De todos los casos positivos, ¿cuántos predijo correctamente el modelo?"
Un ejemplo de un modelo de aprendizaje automático es un árbol de decisión. Un árbol de decisión es un algoritmo de aprendizaje supervisado utilizado para clasificación y regresión. Funciona dividiendo los datos en subconjuntos según los valores de las características de entrada, formando una estructura de decisiones en forma de árbol. Cada nodo en el árbol representa una característica, cada rama representa una regla de decisión y cada nodo hoja representa un resultado.
Los árboles de decisión son sencillos y fáciles de entender, lo que los hace ampliamente utilizados para tareas como predecir el comportamiento del cliente o diagnosticar condiciones médicas
El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA. En esencia, la inteligencia artificial abarca una amplia gama de tecnologías y enfoques, como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la robótica. El aprendizaje automático es una de las técnicas clave utilizadas para lograr la inteligencia artificial, permitiendo que los sistemas aprendan y se adapten automáticamente a partir de la experiencia, haciendo que las aplicaciones de IA sean más efectivas e inteligentes.
El aprendizaje automático es una técnica clave en la analítica predictiva, que utiliza datos históricos para predecir eventos futuros. Mejora este proceso mediante la identificación de patrones y relaciones dentro de los datos, lo que permite predicciones más precisas y escalables. Los modelos de aprendizaje automático se entrenan con datos históricos para aprender patrones subyacentes y pueden aplicarse a nuevos datos para predecir resultados. Al aprender continuamente, estos modelos mejoran su precisión predictiva, haciendo que la analítica predictiva sea más efectiva.
Mientras que el aprendizaje automático abarca una variedad de algoritmos y técnicas para aprender de los datos, el aprendizaje profundo se centra específicamente en el uso de redes neuronales profundas para lograr un alto rendimiento en tareas como el reconocimiento de imágenes y de voz. Todo el aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático, pero no todo el aprendizaje automático implica aprendizaje profundo.

¿Qué es el aprendizaje automático?