Cómo desarrollar software de aprendizaje automático

Organizaciones de todos los tamaños están reconociendo la importancia de las aplicaciones de aprendizaje automático para evaluar mejor sus datos y mantener sus procesos empresariales. Este software está diseñado para crear modelos estructurales basados en la inteligencia artificial, lo que permite que empresas de cualquier tamaño puedan destacar en sus respectivos mercados. Veamos con más detalle lo que pueden suponer los modelos de aprendizaje automático, o ML, y lo que estas estructuras pueden hacer por las empresas a largo plazo.

• Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es una aplicación de inteligencia artificial, o IA, en la que los programas informáticos utilizan algoritmos para encontrar patrones y tendencias en estructuras de datos nunca antes vistas. Los modelos de ML hacen esto sin ser programados específicamente, y sin tener que depender de un operador humano. El software de aprendizaje automático está detrás de casi todos los avances tecnológicos y aplicaciones de inteligencia artificial que existen en el mercado. En general, los sistemas de IA tienen la capacidad de planificar, aprender, razonar e incluso manipular.

El aprendizaje automático se ha convertido en una parte de nuestra vida cotidiana, ofreciendo algo más que análisis para que las empresas se ocupen de las tareas de forma habitual. Estas plataformas acumulan datos de las decisiones que se toman, aprendiendo el comportamiento de los clientes y del sector. Esto permite una predicción más precisa sobre lo que está por venir. Los datos activan algoritmos de aprendizaje automático que permiten a las empresas obtener lo que son esencialmente las respuestas correctas para predecir sus próximos pasos.

Algoritmos de aprendizaje automático

Los algoritmos de aprendizaje automático se dividen en cuatro categorías: supervisados, no supervisados, semisupervisados y reforzados. Un algoritmo supervisado toma las lecciones aprendidas previamente y las aplica a los nuevos datos para predecir los resultados futuros. Esto comienza con el análisis de conjuntos de datos conocidos, con un algoritmo de aprendizaje que crea funciones inferidas para lograr un modelo más preciso para las predicciones. Con la cantidad necesaria de entrenamiento, las entradas de datos se proporcionarán con objetivos.

Los algoritmos de aprendizaje automático no supervisado entran en juego cuando recogen información no etiquetada. Esto no proporciona resultados "correctos" para los nuevos datos. En cambio, los algoritmos no supervisados exploran los datos, extraen inferencias de los conjuntos de datos y revelan cualquier estructura oculta que no se haya visto previamente antes de establecer el modelo de aprendizaje automático.

Un algoritmo de aprendizaje automático semi-supervisado sigue la línea media entre esos dos primeros tipos. Esto se debe al uso de datos etiquetados y no etiquetados para el aprendizaje. En estas circunstancias, la cantidad de datos sin etiquetar suele ser mayor que los datos que tienen alguna clasificación o etiquetado. El algoritmo utiliza los datos etiquetados para averiguar la información no etiquetada. Los sistemas que se basan en esto mejoran constantemente el nivel de precisión del aprendizaje.

Los algoritmos de aprendizaje automático por refuerzo utilizan un método en el que la interacción con el entorno produce acciones y descubre errores. Con este enfoque, los aparatos y todos los agentes de software pueden determinar el comportamiento adecuado dentro de un escenario específico para obtener los mejores resultados posibles.

Casos de uso de ML

El campo del aprendizaje automático se ha abierto paso en diversos sectores que pasan a formar parte de las tareas cotidianas. En el campo de la salud, los modelos de ML se utilizan en la imagen médica para trabajar con herramientas de diagnóstico. El aprendizaje automático visualiza las imágenes médicas, identificando las áreas que son inusuales o anormales, sin los sesgos que podría tener un profesional médico. De este modo, se evalúan los mejores planes de tratamiento para manejar estas anomalías a las circunstancias habituales.

El aprendizaje automático se ve habitualmente en los motores de búsqueda y en las redes sociales. Cuando un motor de búsqueda le ofrece una sugerencia para ayudarle en su búsqueda, se trata de un sistema de aprendizaje automático en funcionamiento. Reconoce lo que estás buscando, basándose en grupos dados de tus búsquedas anteriores y en búsquedas similares realizadas por otros. Un sitio web de redes sociales se fijará en tus gustos y clics para determinar las recomendaciones para los seguidores y amigos basándose en los análisis en tiempo real. La verdad es que el aprendizaje automático está en todas partes, y es muy útil.