El machine learning es una innovación moderna que ha ayudado al hombre a mejorar no sólo muchos procesos industriales y profesionales, sino también a mejorar la vida cotidiana.
¿Qué es el machine learning?
Es un subconjunto de la inteligencia artificial, que se centra en el uso de técnicas estadísticas para construir sistemas informáticos inteligentes con el fin de aprender de las bases de datos disponibles. En la actualidad, el aprendizaje automático se ha utilizado en múltiples campos e industrias. Por ejemplo, diagnóstico médico, procesamiento de imágenes, predicción, clasificación, asociación de aprendizaje, regresión, etc.
El proceso de aprendizaje comienza con observaciones o datos, como ejemplos, experiencia directa o instrucción, para buscar patrones en los datos y tomar mejores decisiones en el futuro en base a los ejemplos que proporcionamos. El objetivo principal es permitir que las computadoras aprendan automáticamente sin intervención o asistencia humana y ajustar las acciones en consecuencia.
Pero, utilizando los algoritmos clásicos del aprendizaje automático, el texto se considera como una secuencia de palabras clave; en cambio, un enfoque basado en el análisis semántico imita la capacidad humana para comprender el significado de un texto.
Algunos métodos de machine learning
Los algoritmos de aprendizaje automático a menudo se clasifican como supervisados o no supervisados.
- Los algoritmos de machine learning supervisado pueden aplicar lo aprendido en el pasado a los nuevos datos utilizando ejemplos etiquetados para predecir eventos futuros. A partir del análisis de un conjunto de datos de entrenamiento conocido, el algoritmo de aprendizaje produce una función inferida para hacer predicciones sobre los valores de salida. El sistema es capaz de proporcionar objetivos para cualquier nueva entrada después de un entrenamiento suficiente. El algoritmo de aprendizaje también puede comparar su salida con la salida correcta y prevista y encontrar errores para modificar el modelo en consecuencia.
- Por el contrario, los algoritmos de machine learning sin supervisión se utilizan cuando la información utilizada para entrenar no está clasificada ni etiquetada. El aprendizaje no supervisado estudia cómo los sistemas pueden inferir una función para describir una estructura oculta a partir de datos no etiquetados. El sistema no encuentra la salida correcta, pero explora los datos y puede hacer inferencias de los conjuntos de datos para describir estructuras ocultas a partir de datos no etiquetados.
- Los algoritmos de machine learning semisupervisado se encuentran en algún punto intermedio entre el aprendizaje supervisado y el no supervisado, ya que utilizan tanto datos etiquetados como no etiquetados para el entrenamiento – típicamente una pequeña cantidad de datos etiquetados y una gran cantidad de datos no etiquetados. Los sistemas que utilizan este método pueden mejorar considerablemente la precisión del aprendizaje. Por lo general, se elige el aprendizaje semisupervisado cuando los datos etiquetados adquiridos requieren recursos especializados y pertinentes para capacitarlos/aprender de ellos. De lo contrario, la adquisición de datos no etiquetados generalmente no requiere recursos adicionales.
- Los algoritmos de machine learning de refuerzo es un método de aprendizaje que interactúa con su entorno produciendo acciones y descubre errores o recompensas. La búsqueda de errores y la recompensa retrasada son las características más relevantes del aprendizaje de refuerzo. Este método permite que las máquinas y los agentes de software determinen automáticamente el comportamiento ideal dentro de un contexto específico para maximizar su rendimiento. Se requiere una simple retroalimentación de recompensas para que el agente aprenda cuál es la mejor acción; esto se conoce como la señal de refuerzo.
El machine learning permite el análisis de cantidades masivas de datos. Si bien por lo general ofrece resultados más rápidos y precisos para identificar oportunidades rentables o riesgos peligrosos, también puede requerir tiempo y recursos adicionales para capacitarla adecuadamente. La combinación del machine learning con la inteligencia artificial y las tecnologías cognitivas puede hacerlo aún más eficaz para procesar grandes volúmenes de información.
Ejemplos de machine learning
Los sistemas inteligentes construidos sobre algoritmos de machine learning tienen la capacidad de aprender de la experiencia pasada o de datos históricos. Las aplicaciones de aprendizaje automático proporcionan resultados sobre la base de la experiencia pasada. En este artículo, discutiremos 10 ejemplos de la vida real de cómo el aprendizaje automático está ayudando a crear una mejor tecnología para impulsar las ideas de hoy.
Reconocimiento de imágenes
El reconocimiento de imágenes es uno de los usos más comunes del aprendizaje de las máquinas. Hay muchas situaciones en las que se puede clasificar el objeto como una imagen digital. Por ejemplo, en el caso de una imagen en blanco y negro, la intensidad de cada píxel se sirve como una de las medidas. En las imágenes de color, cada píxel proporciona 3 medidas de intensidades en tres colores diferentes – rojo, verde y azul (RGB).
El machine learning puede ser usado para la detección de rostros en una imagen también. Hay una categoría separada para cada persona en una base de datos de varias personas. El aprendizaje automático también se utiliza para el reconocimiento de caracteres para discernir las letras escritas a mano y las impresas. Podemos segmentar una escritura en imágenes más pequeñas, cada una de ellas con un solo carácter.
Reconocimiento del habla
El reconocimiento de voz es la traducción de las palabras habladas al texto. También se conoce como reconocimiento de voz por ordenador o reconocimiento de voz automático. En este caso, una aplicación de software puede reconocer las palabras habladas en un clip o archivo de audio, y posteriormente convertir el audio en un archivo de texto. La medición en esta aplicación puede ser un conjunto de números que representan la señal del habla. También podemos segmentar la señal de voz por intensidades en diferentes bandas de frecuencia de tiempo.
El reconocimiento de voz se utiliza en aplicaciones como la interfaz de usuario de voz, búsquedas de voz y más. Las interfaces de usuario de voz incluyen marcación por voz, enrutamiento de llamadas y control de aparatos. También se puede utilizar una simple entrada de datos y la preparación de documentos estructurados.
Diagnóstico médico
El aprendizaje de las máquinas puede ser utilizado en las técnicas y herramientas que pueden ayudar en el diagnóstico de las enfermedades. Se utiliza para el análisis de los parámetros clínicos y su combinación para el ejemplo de pronóstico, la predicción de la progresión de la enfermedad, la extracción de conocimientos médicos para la investigación de los resultados, la planificación de la terapia y la supervisión de los pacientes. Estas son las implementaciones exitosas de los métodos de aprendizaje por máquina. Puede ayudar a la integración de los sistemas informáticos en el sector de la atención de la salud.
Arbitraje estadístico
En el ámbito de las finanzas, el arbitraje se refiere a las estrategias comerciales automatizadas que son de corto plazo e implican un gran número de valores. En estas estrategias, el usuario se centra en la aplicación del algoritmo de negociación para un conjunto de valores sobre la base de cantidades como las correlaciones históricas y las variables económicas generales. Se aplican métodos de machine learning para obtener una estrategia de arbitraje de índices. Aplicamos la regresión lineal y la Máquina de Vectores de Soporte a los precios de un flujo de valores.
Asociaciones de aprendizaje
Las asociaciones de aprendizaje son el proceso de desarrollo de conocimientos sobre las diversas asociaciones entre los productos. Un buen ejemplo es la forma en que los productos no relacionados pueden asociarse entre sí. Una de las aplicaciones del machine learning es el estudio de las asociaciones entre los productos que la gente compra. Si una persona compra un producto, se le mostrarán productos similares porque existe una relación entre los dos productos. Cuando se lanzan nuevos productos al mercado, se asocian con los antiguos para aumentar sus ventas.
Clasificación
Una clasificación es un proceso de colocar a cada individuo bajo estudio en muchas clases. La clasificación ayuda a analizar las medidas de un objeto para identificar la categoría a la que pertenece ese objeto. Para establecer una relación eficiente, los analistas utilizan datos. Por ejemplo, antes de que un banco decida distribuir préstamos, evalúa a los clientes sobre su capacidad para pagar los préstamos. Al considerar los factores como las ganancias, los ahorros y el historial financiero del cliente, podemos hacerlo. Esta información se toma de los datos anteriores del préstamo.
Predicción
El machine learning también puede utilizarse en los sistemas de predicción. Considerando el ejemplo del préstamo, para calcular la probabilidad de una falla, el sistema necesitará clasificar los datos disponibles en grupos. Se define por un conjunto de reglas prescritas por los analistas. Una vez hecha la clasificación, podemos calcular la probabilidad de la falla. Estos cálculos pueden realizarse en todos los sectores con diversos fines. Hacer predicciones es una de las mejores aplicaciones de aprendizaje de máquinas.
Extracción
La extracción de información es una de las mejores aplicaciones del aprendizaje por máquina. Es el proceso de extraer información estructurada de los datos no estructurados. Por ejemplo, las páginas web, artículos, blogs, informes de negocios y correos electrónicos. La base de datos relacional mantiene la salida producida por la extracción de información. El proceso de extracción toma un conjunto de documentos como entrada y produce los datos estructurados.
Regresión
También podemos implementar el machine learning en la regresión. En la regresión, podemos usar el principio del aprendizaje automático para optimizar los parámetros. También se puede utilizar para disminuir el error de aproximación y calcular el resultado más cercano posible. También podemos usar el machine learning para la optimización de la función. También podemos elegir alterar las entradas para obtener el resultado más cercano posible.
Servicios financieros
El machine learning tiene mucho potencial en el sector financiero y bancario. Es la fuerza motriz de la popularidad de los servicios financieros. El aprendizaje automático puede ayudar a los bancos e instituciones financieras a tomar decisiones más inteligentes. El machine learning puede ayudar a los servicios financieros a detectar el cierre de una cuenta antes de que ocurra. También puede rastrear el patrón de gasto de los clientes. El machine learning también puede realizar el análisis de mercado. Las máquinas inteligentes pueden ser entrenadas para rastrear los patrones de gasto. Los algoritmos pueden identificar las tendencias fácilmente y pueden reaccionar en tiempo real.
Conclusión
En resumen, podemos decir que el machine learning es un increíble avance en el campo de la inteligencia artificial. Y mientras que el machine learning tiene algunas implicaciones aterradoras, estas aplicaciones de aprendizaje automático son una de las formas en que la tecnología puede mejorar nuestras vidas.
