Las tecnologías de aprendizaje automático (ML) pueden impulsar la toma de decisiones en prácticamente todas las industrias, desde la atención médica hasta Recursos Humanos y finanzas y en innumerables casos de uso, como visión artificial, modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), reconocimiento de voz, automóviles autónomos y más.
No obstante, la creciente influencia del ML no está exenta de complicaciones. Los conjuntos de datos de validación y entrenamiento que sustentan la tecnología ML a menudo son agregados por seres humanos, y los humanos son susceptibles a sesgos y propensos a errores. Incluso en los casos en que un modelo de ML no está sesgado ni tiene defectos en sí mismo, implementarlo en el contexto incorrecto puede producir errores con consecuencias perjudiciales no deseadas.
Es por eso que diversificar el uso empresarial de la IA y el ML puede resultar invaluable para mantener un beneficio competitivo. Cada tipo y subtipo de algoritmo de ML tiene beneficios y capacidades únicos que los equipos pueden aprovechar para diferentes tareas. A continuación, analizaremos los cinco tipos principales y sus aplicaciones.
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El ML es un subconjunto de la informática, la ciencia de datos y la inteligencia artificial (IA) que permite a los sistemas aprender y mejorar a partir de los datos sin intervenciones adicionales de programación.
En lugar de emplear instrucciones explícitas para la optimización del rendimiento, los modelos de ML se basan en algoritmos y modelos estadísticos que implementan tareas basadas en patrones e inferencias de datos. En otras palabras, el ML aprovecha los datos de entrada para predecir los resultados, lo que actualiza continuamente los resultados a medida que hay nuevos datos disponibles.
En los sitios web de ventas minoristas, por ejemplo, los algoritmos de aprendizaje automático influyen en las decisiones de compra de los consumidores al hacer recomendaciones basadas en el historial de compras. Las plataformas de comercio electrónico de muchos minoristas, incluidas las de IBM, Amazon, Google, Meta y Netflix, dependen de Neural Networks artificiales (ANN) para ofrecer recomendaciones personalizadas. Y los minoristas suelen aprovechar los datos de los chatbots y asistentes virtuales, junto con el ML y la tecnología de procesamiento de lenguaje natural (PLN), para automatizar las experiencias de compra de los usuarios.
Los algoritmos de aprendizaje automático se dividen en cinco amplias categorías: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, aprendizaje semisupervisado, aprendizaje autosupervisado y aprendizaje por refuerzo.
El machine learning supervisado es un tipo de machine learning en el que se entrena al modelo en un conjunto de datos etiquetado (es decir, se conoce la variable objetivo o resultado). Por ejemplo, si los científicos de datos estuvieran creando un modelo para el forecasting de tornados, las variables de entrada podrían incluir fecha, ubicación, temperatura, patrones de flujo de viento y más, y los resultados serían la actividad real de tornados registrada para esos días.
El aprendizaje supervisado se utiliza comúnmente para evaluación de riesgos, reconocimiento de imágenes, análisis predictivos y detección de fraudes, y comprende varios tipos de algoritmos.
Los algoritmos de aprendizaje no supervisado, como Apriori, los modelos de mezcla gaussiana (GMM) y el análisis de componentes principales (PCA), extraen inferencias de conjuntos de datos no etiquetados, lo que facilita el análisis exploratorio de datos y permite el reconocimiento de patrones y el modelado predictivo.
El método de aprendizaje no supervisado más común es el análisis de clústeres, que utiliza algoritmos de agrupamiento para categorizar puntos de datos según la similitud del valor (como en la segmentación de clientes o detección de anomalías). Los algoritmos de asociación permiten a los científicos de datos identificar asociaciones entre objetos de datos dentro de grandes bases de datos, lo que facilita la visualización de datos y la reducción de la dimensionalidad.
Los modelos de ML no supervisados suelen estar detrás de los sistemas de recomendación del tipo “los clientes que compraron esto también compraron...”.
El aprendizaje autosupervisado (SSL) permite que los modelos se entrenen a sí mismos con datos sin etiquetar, en lugar de requerir conjuntos de datos masivos anotados o etiquetados. Los algoritmos de SSL, también llamados algoritmos de aprendizaje predictivo o de pretexto, aprenden una parte de la entrada de otra parte, generando automáticamente etiquetas y transformando problemas no supervisados en supervisados. Estos algoritmos son especialmente útiles para trabajos como la visión artificial y el NLP, donde el volumen de datos de entrenamiento etiquetados necesarios para entrenar modelos puede ser excepcionalmente grande (a veces prohibitivo).
El aprendizaje por refuerzo, también llamado aprendizaje por refuerzo a partir del feedback humano (RLHF), es un tipo de programación dinámica que entrena algoritmos mediante un sistema de recompensa y castigo. Para desplegar el aprendizaje por refuerzo, un agente toma acciones en un entorno específico para alcanzar una meta predeterminada. El agente es recompensado o penalizado por sus acciones en función de una métrica establecida (normalmente puntos), alentando al agente a continuar con las buenas prácticas y descartar las malas. Con la repetición, el agente aprende las mejores estrategias.
Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo son comunes en el desarrollo de videojuegos y se utilizan con frecuencia para enseñar a los robots a replicar tareas humanas.
El quinto tipo de técnica de aprendizaje automático ofrece una combinación entre aprendizaje supervisado y no supervisado.
Los algoritmos de aprendizaje semisupervisado se entrenan con un pequeño conjunto de datos etiquetados y con un gran conjunto de datos sin etiquetar, y los datos etiquetados guían el proceso de aprendizaje para el cuerpo más grande de datos sin etiquetar. Un modelo de aprendizaje semisupervisado podría usar el aprendizaje no supervisado para identificar grupos de datos y luego usar el aprendizaje supervisado para etiquetar los grupos.
Las redes generativas adversariales (GANs): una herramienta de aprendizaje profundo que genera datos sin etiquetar mediante el entrenamiento de dos neural networks, son un ejemplo de aprendizaje automático semisupervisado.
Independientemente del tipo, los modelos de aprendizaje automático (ML) pueden obtener información de los datos empresariales, pero su vulnerabilidad al sesgo humano/de datos hace que las prácticas de IA responsables sean un imperativo organizacional.
Casi todos, desde desarrolladores hasta usuarios y reguladores, interactúan con aplicaciones de machine learning en algún momento, ya sea que interactúen directamente con la tecnología de IA o no. Y la adopción de la tecnología de machine learning solo se está acelerando. El mercado global de machine learning se valoró en 19,000 millones de dólares en 2022 y se espera que alcance los 188,000 millones de dólares para 2030 (una CAGR de más del 37%).
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