El aprendizaje automático es una parte de la inteligencia artificial, una ciencia que estudia la capacidad de un equipo para aprender y actuar sin ser específicamente programado para ello. Los algoritmos de aprendizaje automático se centran en la mejora de los programas informáticos que son capaces de aprender por sí mismos y que pueden crecer y cambiar automáticamente.

Machine Learning algorithms

Los algoritmos de aprendizaje automático tienen mucho que ver con la construcción de un modelo analítico que automatiza el proceso de análisis de datos.

Estos algoritmos producen, de forma automática y rápidamente, modelos que son capaces de analizar una mayor cantidad de datos y obtener resultados más precisos y rápidos. Estos hallazgos son predicciones valiosas y sólidas que pueden llevar cualquier negocio a mejores decisiones y acciones inteligentes en tiempo real, sin intervención humana.

Podemos encontrar patrones de comportamiento ocultos en esta increíble cantidad de datos, incluso aquellos que no son visibles para los analistas, y descubrir nuevos segmentos de clientes, identificar el comportamiento del comprador, predecir fallos… Ese es el papel de los algoritmos de aprendizaje automático.

Objetivos de los algoritmos de aprendizaje automático

El objetivo principal de los algoritmos de aprendizaje automático es desarrollar algoritmos generales, teniendo en cuenta dos variables esenciales: el tiempo y la eficiencia del espacio.

El impacto del uso de algoritmos de aprendizaje automático suele ser más exacta y precisa que la programación humana directa. La razón es que los algoritmos de aprendizaje automático son capaces de analizar volúmenes considerables de datos, una cantidad de información que los seres humanos nunca podrían analizar sin máquinas. Incluso un analista experto probablemente podría cometer errores y guiarse por las sensaciones equivocadas; incluso si observa solo una pequeña cantidad de datos.

El proceso

El proceso que implica la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático se puede comparar con el procedimiento de minería de datos. Ambos sistemas buscan patrones mediante la observación de los datos. Sin embargo, los algoritmos de aprendizaje automático no solo utilizan los datos para detectar patrones, sino también para ajustar los programas y operaciones del ordenador. Los algoritmos de aprendizaje automático se clasifican a menudo en supervisados y no supervisados.

Los algoritmos de aprendizaje automático supervisados pueden funcionar con nuevos datos que han aprendido en el pasado. Los algoritmos de aprendizaje automático no supervisados son capaces de sacar conclusiones de un conjuntos de datos.

La clasificación

Como íbamos diciendo, los seres humanos han clasificado los algoritmos de aprendizaje automático en 3 categorías: algoritmos de aprendizaje automático supervisados, algoritmos de aprendizaje automático no supervisados y algoritmos de aprendizaje automático de refuerzo.

Algoritmos de aprendizaje automático supervisados

En los algoritmos de aprendizaje automático supervisados, los conjuntos de datos de salida se utilizan para preparar la máquina y para obtener los resultados deseados. Estos algoritmos de aprendizaje automático supervisados pueden subdividirse en:

  • Clasificación

Cuando los datos o valores se utilizan para anticipar una categoría o un patrón, estos algoritmos de aprendizaje supervisado se denominan algoritmos de clasificación.

  • Regresión

Cuando ya se han predicho los datos o valores, estos algoritmos de aprendizaje automático supervisado se denominan algoritmos de regresión. Este procedimiento incluye muchas técnicas que tienen que ver con el modelado y análisis de diversas variables.

  • Detección de anomalías

El objetivo de los algoritmos de aprendizaje automático también puede estar relacionado con la determinación de puntos de datos que parecen inusuales. El método de los algoritmos de detección de anomalías es averiguar lo que es una actividad normal gracias a las acciones históricas no fraudulentas. Este proceso, al mismo tiempo, define las acciones que parecen diferentes a las habituales.

Algoritmos de aprendizaje automático no supervisados

En los algoritmos de aprendizaje automático no supervisados no se proporcionan conjuntos de datos, sino que los datos se distribuyen en diferentes lugares. Hoy en día, hay muchos tipos de algoritmos de aprendizaje automático que tratan de descubrir correlaciones sin ningún tipo de aportaciones externas, utilizando sólo los únicos datos en bruto disponibles.

Algoritmos de aprendizaje automático de refuerzo

Permite a los agentes automáticos y de software definir automáticamente el comportamiento ideal dentro de un contexto específico, teniendo en cuenta el feedback de su alrededor.

Para obtener información sobre el comportamiento, la máquina sólo necesita un feedback sencillo; conocido como la señal de refuerzo. Este comportamiento se puede aprender sólo una sola vez, y continúa ajustándose y mejorando con el paso del tiempo.

Lista de algoritmos de aprendizaje automático comunes

Estos son algunos de los algoritmos de aprendizaje automático que se usan más a menudo, y que pueden aplicarse a casi cualquier problema de datos:

  • Linear Regression
  • Logistic Regression
  • Decision Tree
  • SVM (Support Vector Machine)
  • Naive Bayes
  • KNN (K- Nearest Neighbors)
  • K-Means
  • Random Forest
  • Dimensionality Reduction Algorithms
  • Gradient Boost & Adaboost
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