El Machine Learning es una disciplina científica que ha ido ganando importancia dentro del mundo tecnológico. Se trata de una sub rama de la Inteligencia Artificial, y forma parte de muchos procesos con los que tenemos contacto cada día, pero no lo sabemos.
A continuación, nos adentraremos en el concepto de machine learning y conoceremos los tipos que existen.
¿Qué es el machine learning?
Conocido también como aprendizaje automático, el machine learning se trata de una rama científica de la IA. Esta, da la posibilidad de que las máquinas adquieran conocimiento y mejoren en la realización de tareas y el análisis de datos, para los que han sido creados sin recibir una programación concreta.
Hoy en día, los modelos de machine learning son un recurso tecnológico implementado en herramientas que usamos en nuestro día a día. Por ejemplo, los filtros anti-spam para correos electrónicos o los softwares de reconocimiento de voz.
El machine learning presenta una manera muy interesante de desarrollo de aprendizaje, teniendo como base la información extraída de datos analizados por los ordenadores. Estos, emulan el comportamiento humano.
Teniendo en cuenta los datos y su forma de comportarse, pueden crearse modelos predictivos de sucesos para la toma de decisiones con un gran nivel de eficacia. Dentro del machine learning existen diferentes tipos. Los tratamos a continuación:
Tipos de Machine Learning
Aprendizaje Supervisado
Este tipo de aprendizaje se refiere a un modelo concreto de Machine Learning, en el cual el proceso de desarrollo de conocimiento se lleva a cabo con un grupo de datos etiquetados en los que sus resultados son conocidos con anterioridad.
El Aprendizaje Supervisado aprende de los resultados e integra ajustes en los parámetros interiores, para poder adaptarse a datos nuevos que se ingresan dentro del sistema. Del aprendizaje generado por estos modelos supervisados, se desarrollan predicciones del comportamiento de nuevos datos que aún no se han procesado.
Este tipo de aprendizaje se integra, por ejemplo, en aplicaciones como filtros detectores de spam en emails, en aplicaciones de reconocimiento de voz o escritura, etc.
Aprendizaje no Supervisado
Otro de los tipos de machine learning es el Aprendizaje No Supervisado. En él, se incorporan conjuntos de datos sin etiquetar, al contrario que el aprendizaje supervisado. Por lo tanto, no se conoce previamente la estructura que tienen estos conjuntos de datos.
En este tipo de aprendizaje, se busca conseguir información esencial sin conocer con anterioridad la referencia de las variables de salida, investigando la estructura de los datos que no están etiquetados.
Dentro de este tipo de aprendizaje hay dos categorías específicas:
- Clustering. Este consiste en una técnica para analizar datos en la que se estructura la información por grupos, sin saber de forma previa la estructura que los compone.
El objetivo de esta técnica exploratoria es obtener grupos de datos con características parecidas. Este tipo de análisis se suele utilizar en estrategias de marketing, ya que hacen más sencilla la construcción de segmentos o nichos de mercado.
- Reducción dimensional. Se utiliza con datos más complejos que requieren de una mayor capacidad de procesamiento. La reducción dimensional funciona identificando correlaciones entre las características que tienen los conjuntos de datos.
Esto minimiza las redundancias de información y reduce el tiempo de análisis, con lo que se obtiene de manera más eficiente la información que se considera más importante.
Aprendizaje Reforzado
El último de los tipos de Machine Learning es el Aprendizaje reforzado. Este tipo de aprendizaje tiene como objetivo construir modelos que aumentan el rendimiento teniendo como base el resultado que se obtiene por cada interacción que se realiza.
Este modelo es ampliamente reconocido por ser aplicado en el programa Alpha Zero, de la desarrolladora tecnológica Deep Mind. La programación de este modelo permitió que el agente de Machine Learning conociera todas las combinaciones y jugadas posibles en un tablero de ajedrez y ganas después de solo 4 horas de aprendizaje a un motor de ajedrez computarizado.
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