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Algoritmos de aprendizaje automático
Un algoritmo de aprendizaje automático es un conjunto de reglas o procesos utilizados por un sistema de IA para realizar tareas, la mayoría de las veces para descubrir nuevos conocimientos y patrones de datos, o para predecir valores de salida a partir de un conjunto determinado de variables de entrada. Los algoritmos permiten que el aprendizaje automático (ML) aprenda.
Los analistas de la industria están de acuerdo en la importancia del aprendizaje automático y sus algoritmos subyacentes. Según Forrester, “Los avances en los algoritmos de aprendizaje automático aportan precisión y profundidad al análisis de datos de marketing que ayuda a los especialistas en marketing a comprender cómo los detalles de marketing, como la plataforma, la creatividad, la llamada a la acción o los mensajes, afectan el rendimiento de marketing.1” Si bien Gartner afirma que “el aprendizaje automático es el núcleo de muchas aplicaciones exitosas de IA, lo que alimenta su enorme tracción en el mercado.2”
La mayoría de las veces, el entrenamiento de algoritmos de ML en más datos proporcionará respuestas más precisas que el entrenamiento con menos datos. Mediante el uso de métodos estadísticos, los algoritmos se entrenan para determinar clasificaciones o hacer predicciones, y para descubrir información clave en proyectos de minería de datos. Posteriormente, estos conocimientos pueden mejorar su toma de decisiones para impulsar las métricas clave de crecimiento.
Los casos de uso de algoritmos de aprendizaje automático incluyen la capacidad de analizar datos para identificar tendencias y predecir problemas antes de que ocurran.3 La IA más avanzada puede permitir un soporte más personalizado, reducir los tiempos de respuesta, proporcionar reconocimiento de voz y mejorar la satisfacción del cliente. Las industrias que se benefician particularmente de los algoritmos de aprendizaje automático para crear nuevo contenido a partir de grandes cantidades de datos incluyen la administración de la cadena de suministro, el transporte y la logística, el comercio minorista y la fabricación4, todas ellas adoptando IA generativa, con su capacidad para automatizar tareas, mejorar la eficiencia y proporcionar información valiosa, inclusopara principiantes.
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El aprendizaje profundo es una aplicación específica de las funciones avanzadas que proporcionan los algoritmos de aprendizaje automático. La distinción está en cómo aprende cada algoritmo. Los modelos de aprendizaje automático "profundos" pueden usar sus conjuntos de datos etiquetados, también conocidos como aprendizaje supervisado, para informar su algoritmo, pero no necesariamente requieren datos etiquetados. El aprendizaje profundo puede ingerir datos no estructurados en su forma sin procesar (como texto o imágenes), y puede determinar automáticamente el conjunto de características que distinguen diferentes categorías de datos entre sí. Esto elimina parte de la intervención humana requerida y permite el uso de conjuntos de datos más grandes.
La forma más fácil de pensar sobre inteligencia artificial, aprendizaje automático, aprendizaje profundo y redes neuronales es pensarlas como una serie de sistemas de IA de mayor a menor, cada uno que abarque el siguiente. La inteligencia artificial (IA) es el sistema general. El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA. El aprendizaje profundo es un subcampo del aprendizaje automático, y las redes neuronales constituyen la columna vertebral de los algoritmos de aprendizaje profundo. Es la cantidad de capas de nodos, o profundidad, de redes neuronales que distinguen una única red neural de un algoritmo de aprendizaje profundo, que debe tener más de tres.
Un documento de la UC Berkeley desglosa el sistema de aprendizaje de un algoritmo de aprendizaje automático en tres partes principales.5
3. Un proceso de optimización del modelo: si el modelo puede ajustarse mejor a los puntos de datos en el conjunto de entrenamiento, entonces los pesos se ajustan para reducir la discrepancia entre el ejemplo conocido y la estimación del modelo. El algoritmo repetirá este proceso de “evaluar y optimizar”, actualizando pesos de forma autónoma hasta que se haya cumplido un umbral de precisión.
El aprendizaje supervisado en particular utiliza un conjunto de capacitación para enseñar modelos a fin de producir el resultado deseado. Este conjunto de datos de entrenamiento incluye entradas y salidas correctas, lo que permite que el modelo aprenda con el tiempo. El algoritmo mide su precisión a través de la función de pérdida, ajustando hasta que el error se haya minimizado lo suficiente.
Hay cuatro tipos de algoritmos de aprendizaje automático: supervisados, no supervisados, semisupervisados y de refuerzo. En función de su presupuesto, necesidad de velocidad y precisión requerida, cada tipo y variante tiene sus propias ventajas. Los algoritmos avanzados de aprendizaje automático requieren múltiples tecnologías, incluido el aprendizaje profundo, las redes neuronales y el procesamiento del lenguaje natural, y pueden utilizar tanto el aprendizaje supervisado como el no supervisado.6 Los siguientes son los algoritmos más populares y comúnmente utilizados.
En la minería de datos, el aprendizaje supervisado puede dividirse en dos tipos de problemas: clasificación y regresión.
En los procesos de aprendizaje automático supervisado se utilizan diversos algoritmos y técnicas de cómputo, a menudo calculados mediante el uso de programas como Python. Los algoritmos de aprendizaje supervisado incluyen:
A diferencia del aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado utiliza datos sin etiquetar. A partir de esos datos, el algoritmo descubre patrones que ayudan a resolver problemas de agrupamiento o asociación. Esto es particularmente útil cuando los expertos en la materia no están seguros de las propiedades comunes dentro de un conjunto de datos. Los algoritmos de agrupamiento comunes son jerárquicos, K-medias, modelos de mezclas gaussianas y Métodos de Reducción de Dimensionalidad como PCA y t-SNe.
Algoritmos de aprendizaje semisupervisado
En este caso, el aprendizaje se produce cuando solo se ha etiquetado una parte de los datos de entrada dados, lo que le da al algoritmo una cierta "ventaja inicial". Este enfoque puede combinar lo mejor de ambos mundos10: la precisión mejorada asociada con el aprendizaje automático supervisado y la capacidad de hacer uso de datos rentables sin etiquetar, como en el caso del aprendizaje automático no supervisado.
Algoritmos de refuerzo
En este caso, los algoritmos se entrenan tal como aprenden los humanos, a través de recompensas y penalizaciones, que son medidas y rastreadas por un agente de aprendizaje por refuerzo11 que tiene una comprensión general de la probabilidad de subir o bajar la puntuación con éxito. A través del ensayo y el error, el agente aprende a tomar medidas que conducen a los resultados más favorables con el tiempo. El aprendizaje de refuerzo a menudo se utiliza12 en la gestión de recursos, robótica y videojuegos.
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Todos los enlaces a las notas a pie de página que aparecen a continuación residen fuera de IBM.
1 Forrester: Use Marketing Analytics To Support Your 2023 Marketing Strategy
2 Gartner: What Is Artificial Intelligence?
3 Gartner Peer Community: How will AI help facilitate desk and IT support teams?
4 IDC: Generative AI: Exploring Trends and Use Cases Across Asia/Pacific Supply Chains
5 Berkeley School of information: What Is Machine Learning (ML)?
6 Gartner Glossary: Machine Learning
7 TechTarget: What are machine learning algorithms?
8 GeeksforGeeks: Hierarchical Clustering in Data Mining
9 Stanford University: K Means
10 Booz Allen: How do machines learn?
11 G2: Reinforcement Learning: How Machines Learn From Their Mistakes
12 TechTarget: What is machine learning and how does it work?