Desde su llegada, el machine learning ha cambiado nuestras vidas. Y ha introducido conceptos como el aprendizaje automático supervisado, que es un método que rige los lineamientos con los cuales los sistemas aprenden de los datos que gestionan.

A través de la metodología que propone el sistema, es posible usar los datos para el beneficio de las organizaciones. Así, las compañías pueden tomar decisiones más confiables y precisas en menos tiempo del habitual.

Sabemos que lo anterior parece demasiado técnico, pero no te preocupes porque te explicaremos todo al respecto.

¿Estás listo para aprender? Si es así…

¡Comenzamos!

¿Qué es automático supervisado?

El aprendizaje automático supervisado es un método que determina técnicas de aprendizaje que se aplican a sistemas informáticos. Su objetivo es entrenar a los sistemas para que sean capaces de gestionar los datos, aprender de ellos y así ofrecer resultados precisos que faciliten la toma de decisiones.

Los datos, cuando no están organizados, clasificados ni etiquetados, no tienen valor. Y no lo tienen porque sin tratamiento, solo es información carente de estructura en la que las relaciones y los patrones no son visibles. 

Entonces, para darle valor a los datos hay que organizarlos, clasificarlos y etiquetarlos. Y eso es lo que hace el aprendizaje automático supervisado. 

Para entenderlo mejor imagina que en un depósito hay más de un millón de camisetas, pero todas están desordenadas. Sin conocimiento sobre materiales, colores, marcas o tallas, es imposible encontrar la relación entre las camisetas para darle una estructura y sacarlas a la venta. 

Pero si llega un profesional para hacer un inventario y es capaz de encontrar las relaciones y los patrones, podrá organizar las camisetas bajo los criterios adecuados. Así, lo que no tenía estructura, ahora sí la tiene y puede usarse a favor de la organización.

Ahora, volviendo a los datos, lo que hace el aprendizaje automatizado es encontrar patrones en datos sin estructura con la intención de establecer relaciones y hacer que los datos sean útiles.

Así pues, cuando los datos adquieren utilidad, pueden ser usados para hacer predicciones, tomar decisiones, detectar fraudes, calificar correos según su importancia, determinar cuál es la estrategia de marketing ideal o elegir cuál producto sacar al mercado.

¿Por qué es importante el aprendizaje automático supervisado?

En el mundo en el que vivimos, los datos son más importantes de lo que parecen. Y como el volumen es tan elevado, es imposible que los humanos seamos capaces de analizar de forma eficiente los datos que una organización gestiona.

Si lo hiciera un humano, tardaría horas, días, semanas, meses o años en analizar toda la información y clasificarla de la forma correcta. En cambio, con el aprendizaje automático supervisado, los procesos son más rápidos y eficientes porque tarda menos el análisis, y evita los errores humanos.

Con la llegada del machine learning y la inteligencia artificial, el análisis de los datos ha mejorado. Ahora es usado por organizaciones de todas las industrias para tomar decisiones, detectar fraudes, realizar diagnósticos médicos, elegir planes de acción, predecir riesgos y mucho más.

A través del enfoque que propone el aprendizaje automático supervisado, las máquinas aprenden de los datos, y generan escenarios favorables para los humanos. Y aunque parezca que los beneficios solo son para las organizaciones, en realidad las aplicaciones del aprendizaje están presentes en nuestro día a día.      

Ventajas del aprendizaje automático supervisado

El aprendizaje automático representa ventajas con respecto a otros tipos de aprendizaje, y también con los métodos de análisis de datos tradicionales. Y algunos de ellos son:

1. Precisión

Predecir el futuro parece imposible, pero con el aprendizaje supervisado se puede hacer. Para conseguirlo, el sistema se encarga de analizar los datos etiquetados para identificar patrones y ofrecer resultados precisos que ayudarán a las organizaciones a tomar decisiones conscientes e informadas.

2. Clasificación

Aunque entre los principales usos del aprendizaje está la predicción, también es útil para la clasificación. Cuando se crean las etiquetas, los datos son divididos en categorías que luego son sometidas a análisis que favorecen el entendimiento de los datos.

3. Eficiencia

Si comparamos el aprendizaje automático supervisado con otros tipos de aprendizaje o los métodos de análisis tradicional, sin duda el primero es más eficiente. Al usar datos etiquetados, el modelo es entrenado con parámetros precisos que mejoran la eficiencia de los procesos y evitan retrasos comunes.

4. Mejora constante

El modelo que se aplica no es estático sino cambiante. Como los datos cambian, el modelo también tiene que hacerlo, eso permite que el aprendizaje sea más amplio, lo que hace que las predicciones y clasificaciones sean precisas.

Tipos de aprendizaje automático supervisado

El aprendizaje automático supervisado opera con un sistema de entradas y salidas de datos  que se divide en dos tipos que son:

Clasificación

En este tipo de aprendizaje automático supervisado existen categorías preestablecidas. Entonces, cuando los datos entran al algoritmo son clasificados en las categorías o clases que ya existen.

Lo que hace la clasificación es predecir en dónde ubicar los datos nuevos. Para entenderlo mejor, te lo explicamos con un ejemplo. Imagina que una empresa recibe 1000 correos al día, pero no todos son importantes. Así que abrirlos y leerlos uno por uno no es útil porque tardaría y costaría mucho dinero.

En ese caso, lo que hace la clasificación es establecer parámetros de aprendizaje que identifiquen el contenido del correo y lo clasifiquen en etiquetas. Así, los correos que sean importantes irán a la página principal, y los poco relevantes a la carpeta de spam.

Por otra parte, la clasificación en el aprendizaje automático es frecuente, y puede emplearse para distintos fines, tal como los siguientes:

• Reconocimiento de imágenes: el algoritmo clasificará las imágenes según su contenido. Puede identificar si las imágenes que entran son de personas, animales, objetos o paisajes, y organizarlas según su categoría.

• Análisis de sentimientos: si un texto está escrito con un tono positivo, negativo o neutro, el algoritmo lo detectará para identificar la intención de quien envía el mensaje para darle una respuesta acorde.

• Diagnósticos médicos: con la intención de acelerar los procesos de diagnósticos, los síntomas de los pacientes pueden entrar al algoritmo para ser clasificados en distintas categorías que determinen la gravedad de la enfermedad.

• Detección de fraudes: si una transacción es considerada ilegítima, se clasificará como fraudulenta al instante sin necesidad de un análisis humano.

Regresión

La regresión, a diferencia del tipo de aprendizaje anterior, no clasifica los datos de entrada, sino que es capaz de predecir las salidas. Para que sea posible, el sistema se basa en datos de salida anteriores para crear etiquetas que serán aplicadas a los datos nuevos.

Por ejemplo, imagina que el algoritmo está diseñado para determinar el precio final de venta de una camiseta. Entonces, cuando se introducen los datos de la camiseta, arrojará un resultado predictivo basado en patrones anteriores como la marca, material, talla, color y modelo.

Así pues, si se introduce al sistema la información de una camiseta roja, de talla L, el resultado predictivo del precio será diferente a si se introducen los datos de una camiseta azul, talla S.

El uso de la regresión tiene diversas aplicaciones, y algunas de ellas son:

• Predicción para inversiones: basándose en datos anteriores, se sabrá cuándo el precio de un producto será mayor o menor, lo que ayuda a determinar cuándo invertir en insumos para disminuir los costes.

• Predicción de ventas: con los datos de ventas anteriores, las empresas sabrán cuándo se registrarán mayores ventas. Lo que es útil para ofrecer ofertas, lanzar nuevos productos al mercado u otorgar descuentos a clientes frecuentes.

• Pronósticos médicos: es posible determinar cómo evolucionará la enfermedad de un paciente basándonos en los datos. Por ejemplo, si una persona joven y sana tiene un resfriado, su tiempo de recuperación será más rápido, en comparación del tiempo que tardará en recuperarse una persona más adulta y con problemas respiratorios. 

• Predicciones meteorológicas: los datos históricos sirven para determinar cuándo puede haber variaciones meteorológicas importantes.

Algoritmos usados en el aprendizaje automático supervisado

Para que el aprendizaje automático supervisado pueda llevarse a cabo, es fundamental aplicar diferentes algoritmos basados en técnicas de cálculo que arrojan resultados predictivos precisos. Y algunos de ellos son:

Redes neuronales

Las redes neuronales operan con un sistema similar al del cerebro humano. En nuestro cerebro, las neuronas no están separadas y operan de forma aislada, sino que están conectadas y son capaces de transmitir información.

En el caso de las redes neuronales, el sistema está construido con capas de nodos que están interconectados. Los nodos, o neuronas, son los encargados de realizar los cálculos de entrada para clasificar los datos que ingresan al sistema.

El uso de las redes neuronales es frecuente porque permite analizar datos complejos y los resultados son eficientes. Además, es aplicable al reconocimiento de datos en diferentes formatos, como es el caso del habla o las imágenes.

Naive Bayes

Aunque es considerado un algoritmo sencillo, también es eficiente. Opera basándose en el teorema de Bayes y propone la independencia condicional de las clases. Lo que significa que la presencia de una característica no influye directamente con la presencia de otra y en el resultado.

De esta manera, el cálculo de la probabilidad se simplifica, por lo que es frecuente en el análisis de texto, como cuando un correo es enviado a spam.

Máquinas de vectores de soporte (SVM)

Vladimir Vapnik es el desarrollador del algoritmo de máquina de vectores de soporte, y propone un algoritmo que es capaz de trabajar con el aprendizaje basado en la clasificación y la regresión. Lo que permite que se puedan gestionar datos lineales y no lineales.

Vecino más próximo K

KNN, o vecino más próximo K es un algoritmo de clasificación que etiqueta los datos de acuerdo con la proximidad que tiene con el resto de datos que entran al sistema.

Lo que propone el algoritmo es que puede haber relaciones entre los datos que están más cerca. Y para determinarlo, hace un cálculo de distancia entre los puntos de datos para crear relaciones.

Desafíos del aprendizaje automático supervisado

Sin duda, el aprendizaje automático supervisado representa ventajas para las organizaciones, pero también comprende distintos desafíos que tienen que ser tomados en cuenta. Y algunos de ellos son:

• Para aplicar de forma eficiente el aprendizaje, es indispensable contar con profesionales calificados que estructuren el sistema y determinen la estructura de clasificación de información.

• Aunque el tiempo del procesamiento de la información se reduce, el tiempo que se necesita para entrenar los modelos de aprendizaje puede ser extenso porque está basado en los propios datos.

• Como los algoritmos aprenden de los datos, entenderán que los datos son verdaderos. Pero si los datos tienen errores humanos, el algoritmo aprenderá mal, y los resultados serán incorrectos.

En resumen…

El aprendizaje automático supervisado ha revolucionado nuestro mundo. Y aunque parezca que todo está hecho, apenas es el comienzo, porque el futuro está a solo un paso de distancia.

Sobre las siguientes innovaciones, pronto habrá avances en el aprendizaje profundo, que es uno de los subconjuntos del aprendizaje automático. Con él, se espera que las predicciones sean más precisas.

Así mismo, la introducción del transfer learning es cuestión de tiempo. Su uso favorece la reducción de los etiquetados masivos, y mejora la reutilización de modelos para el análisis de datos a gran escala. 

Sin duda, los próximos avances serán decisivos para el rumbo de las industrias en desarrollo. Es por ello que deseamos que estés al tanto de todo lo nuevo.