19 sept 2024
Todo el mundo ha quedado impresionado con el avance de la Inteligencia Artificial, pero pocos se han detenido a pensar ¿cómo es posible que este tipo de herramienta digital aprenda a procesar tan bien la información?
Simple, todo se encuentra en el trabajo realizado por el Machine Learning, término conocido en español como aprendizaje automático.
Se trata de la subrama encargada de entrenar a la Inteligencia Artificial para que sea capaz de realizar tareas y ofrecer respuestas más precisas a los usuarios.
Por ello, quienes trabajan en este sector tecnológico, utilizan con frecuencia los algoritmos de Machine Learning para entrenar a la IA.
¿No sabes qué son? Aquí te damos luces sobre el tema, sus funciones y los tipos más empleados en la actualidad.
¿Qué son los algoritmos de Machine Learning?
Se trata del conjunto de reglas o métodos que utiliza un modelo de IA para realizar sus tareas y responder las preguntas de los usuarios.
Es decir, los algoritmos de Machine Learning son la base de todo, porque son los encargados de brindarle un entrenamiento a la IA para que trabaje de manera más precisa.
Por lo general, se basa en el uso de métodos estadísticos que se aplican sin la necesidad de que sean programadas en profundidad para cumplir con el aprendizaje.
De esa manera, se opta por trabajar con patrones en los datos para mejorar las acciones de la IA. Dichos patrones se encuentran modelados de forma que se puedan realizar clasificaciones, predicciones y descubrir nuevos proyectos.
Mientras más se utilicen los algoritmos para entrenar al modelo de Inteligencia Artificial, mejores serán los resultados que esta genere.
¿Cuál es la funcionalidad de estos algoritmos?
La función principal de los algoritmos de Machine Learning es enseñar a los modelos de IA a generar los resultados esperados por parte de los usuarios.
Por ello, se utilizan durante el entrenamiento para que la Inteligencia Artificial pueda procesar mejor las solicitudes, explorar entre distintas fuentes de información y ofrecer resultados exactos en cuestión de segundos.
En la mayoría de los casos, estos modelos funcionan a través de un proceso de decisión, mediante el cual los algoritmos son capaces de hacer una predicción en función de los datos de entrada.
No obstante, también suelen funcionar bien para el proceso de optimización del modelo, de manera que se puedan realizar los ajustes necesarios para alcanzar un mayor nivel de precisión.
Asimismo, se trabaja con una función de error que permite determinar la capacidad de predicción de la IA para evaluar a fondo su funcionamiento.
Todo este tipo de funcionalidades son utilizadas en conjunto durante los entrenamientos del Machine Learning, para generar un proceso de aprendizaje más efectivo.
¿Cómo se dividen los algoritmos según su uso?
A la hora de trabajar con este tipo de algoritmos, es posible que te encuentres con distintas formas de utilizarlo.
Por ello, se ha creado una categorización según su uso que resulta fundamental tener en cuenta:
Algoritmos de aprendizaje supervisado
En primer lugar se encuentra la metodología de aprendizaje supervisado, con la que se establece un proceso de enseñanza fundamentado en el ejemplo.
Es decir, el técnico recurre a algoritmos que incluyan datos conocidos de entradas y salidas para que la IA se vea en la obligación de encontrar el método más efectivo para llegar a esas mismas entradas y salidas.
Durante este proceso se cuenta con la supervisión constante del operador para verificar los resultados y no se detiene hasta que el algoritmo no encuentre los patrones de mayor precisión.
Algoritmos de aprendizaje sin supervisión
Por supuesto, también existen otros algoritmos que son la contraparte de los anteriores, porque pueden funcionar sin ningún tipo de supervisión.
En estos escenarios, se permite que el algoritmo de aprendizaje automático establezca cuáles son las relaciones entre los datos presentes.
Mientras más capacitada está la IA en la evaluación de datos, mejores serán las decisiones que tome al procesar cualquier tipo de información.
Algoritmos de aprendizaje por refuerzo
En el último grupo se encuentran los algoritmos de aprendizaje por refuerzo, en los que se establece un aprendizaje para la Inteligencia Artificial fundamentado sobre el ensayo y error.
Para estos casos, se trabaja con algoritmos que proporcionan una serie de reglas y valores finales, de manera que el algoritmo explore todas las opciones disponibles hasta encontrar el resultado más adecuado.
Por ese motivo, se trata de algo que logra a través de un enfoque práctico que le permite aprender a partir de los resultados anteriores.
Tipos de algoritmos de Machine Learning más destacados
Ahora bien, sin importar cuál sea la categoría con la que te interese trabajar, lo cierto es que existen un sinfín de algoritmos a los que puedes recurrir al entrenar a la Inteligencia Artificial.
Cada uno de ellos funciona de un modo específico y pueden ser utilizados para darle un entrenamiento particular a la IA. Por ello, entre algunos de los más empleados en la actualidad se encuentran:
Algoritmos de regresión
Entre los tipos de algoritmos más utilizados de todos, se encuentran los de regresión, que son empleados por la mayoría de los técnicos para mejorar las predicciones y los pronósticos.
Esto es posible porque se enfoca en la compresión de las relaciones entre una serie de variables existentes.
De esa manera, estos algoritmos de regresión tienen que identificar cuál es la variable dependiente y la cambiante para construir su proceso de aprendizaje automático.
Algoritmos de agrupación
Por otro lado, si vas a trabajar con un sistema de aprendizaje no supervisado, puedes recurrir a los algoritmos de agrupación.
A través del mismo, se hace posible categorizar datos que no tengan etiquetas ni grupos definidos, de manera que la IA se encarga de revisar cada uno de ellos en busca de las características en común.
Tras identificar la variable de presentación, el proceso de agrupación se genera de forma automatizada.
Algoritmos bayesianos
En el siguiente lugar se encuentran los algoritmos bayesianos, que se llaman de esta manera porque se basan en el teorema de Bayes.
Debido a esto, funcionan con la clasificación de valores de manera independiente, es decir, los clasifican sin tener en consideración los demás.
Así, se logra predecir una categoría según el conjunto de características que se encuentren con base en una metodología probabilística.
Algoritmos de redes neuronales
Sin duda, uno de los algoritmos más interesantes en el Machine Learning son las redes neuronales, ya que procuran imitar el funcionamiento del cerebro humano para procesar mejor la información.
Por ese motivo, se trabaja con unidades que se encuentran en distintas capas y cada una de ellas se conecta con una capa anexa, por lo que funciona a través de los elementos que se encuentran interconectados.
En este caso, es un algoritmo empleado con frecuencia para modelar las relaciones no lineales y así resolver los problemas planteados por los usuarios.
Algoritmos de Deep Learning (Aprendizaje Profundo)
Ahora bien, los algoritmos de aprendizaje profundo tienen mucho que ver con los anteriores, ya que en ellos se ejecutan datos por medio de varias capas de redes neuronales.
Al trabajar con este tipo de algoritmo, la intención es que los datos pasen a una versión más simplificada a la siguiente capa, luego de haber analizado en profundidad la información.
Por ello, se trata de un tipo de proceso en el que los algoritmos aprenden de manera progresiva.
Algoritmos de árbol de decisión
Otro de los algoritmos más interesantes en cuanto a su funcionamiento, es el del árbol de decisión, que resulta muy similar al diagrama de flujo.
Al utilizarlo, se cuenta con un método de bifurcación en el que hay diversos nodos dentro de la representación gráfica del árbol.
Por lo tanto, cada nodo es una prueba ejecutada con una variable específica y cada rama es el resultado de la prueba en cuestión.
Algoritmos de reducción de dimensión
Para finalizar, hay que hacer mención también de los algoritmos que funcionan a través de la reducción de dimensión.
¿Qué quiere decir esto? Son algoritmos que permiten reducir el número de variables hasta la cantidad mínima posible para así encontrar el resultado más acertado a la solicitud de los usuarios.
Por ese motivo, es una de las técnicas más empleadas cuando se quiere entregar resultados de alta precisión en muy pocos segundos.
¿Qué se puede hacer con los algoritmos de Machine Learning?
Dentro del ámbito del Machine Learning, los algoritmos son empleados para ayudar a la IA a responder preguntas de manera más natural.
Por lo tanto, son de gran ayuda para que los técnicos de aprendizaje automático puedan:
Predecir valores
Primero que nada, los algoritmos de Machine Learning, en especial los de regresión, permiten predecir valores entre un nuevo punto de datos, ya que parte de la información de datos anteriores.
Por lo general, resulta de gran ayuda para entrenar a la IA para responder preguntas de probabilidad fundamentadas en variables previas.
Predecir una categoría de destino
Del mismo modo, son de gran ayuda para predecir las categorías de destino, ya que algunos algoritmos permiten dividir los datos entre dos categorías específicas.
Gracias a esto, es un modo de entrenamiento recomendable para esos momentos en los que las preguntas de los usuarios solo tienen dos posibles respuestas y una de ellas es excluyente.
Por ende, permite entrenar a la Inteligencia Artificial para procesar información y responder preguntas que sean de sí o no.
Encontrar puntos de datos poco comunes
Existen algunas preguntas en las que se tiene que trabajar con parámetros que no se encuentran entre los comunes y para ese tipo de escenarios el modelo de IA también tiene que estar preparado.
En esos casos, se emplean algoritmos que permitan detectar anomalías y con los que se puedan identificar cuáles son los datos a tener en cuenta para entregar una respuesta correcta.
Clasificar datos
Sin duda, la clasificación de datos es de suma importancia cuando se trabaja en el Machine Learning, ya que muchas veces se necesita distinguir entre las variables a tener en consideración para elegir el dato correcto.
Por ello, al utilizar los algoritmos de clasificación, la IA realizará cálculos predictivos para agrupar los datos dentro de categorías que ya han sido establecidas.
De esa manera, pueden reconocer mejor los datos de entradas para llegar a una conclusión final precisa.
Encontrar similitudes
Para finalizar, hay que destacar que estos algoritmos también permiten encontrar las similitudes entre los puntos de datos y en este caso se trabaja con clústeres.
Por lo general, es un entrenamiento pensado para esos momentos en los que las preguntas están enfocadas en datos relevantes a un grupo de objetos o situaciones en específico.
¿Cómo saber cuál algoritmo emplear en tu proyecto?
Al momento de trabajar con un proyecto de Machine Learning es muy probable que tengas que recurrir a una serie de algoritmos específicos con base en las necesidades del entrenamiento.
Por lo tanto, ante la gran variedad de opciones que tienes a tu disposición, tienes que analizar primero cuáles son los algoritmos que te permitirán alcanzar tus objetivos.
Para hacer esto, tienes que tener en cuenta cuáles son los datos de los que dispones y cuáles son los escenarios en los que la IA tiene fallas.
De esa manera, podrás establecer un plan de acción para emplear los algoritmos de Machine Learning que mejores resultados te ofrezcan.
Además, tienes que estar abierto a recurrir a otros algoritmos en todo momento, en especial si surgen errores o alguno de los que elegiste con anterioridad no te entrega los resultados esperados.
En conclusión…
Los algoritmos de Machine Learning son los encargados del avance de la Inteligencia Artificial, porque le enseñan cómo ejecutar nuevas tareas.
Por ello, el campo del Machine Learning se encuentra en amplio crecimiento y cada vez son más las personas que comienzan a trabajar en esta rama tecnológica para brindarle a la IA nuevas herramientas y técnicas de funcionamiento.
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