Los modelos de machine learning (ML) en inteligencia artificial (IA) permiten a las computadoras aprender a partir de datos y realizar predicciones o juicios sin necesidad de programación explícita. Los modelos son la inspiración detrás de desarrollos revolucionarios en el mundo en constante cambio de la tecnología. Cuando la programación convencional falla, nos brindan una solución dinámica a problemas complicados.
Los modelos de machine learning son el corazón y el alma de la inteligencia artificial. En este artículo, aprenderemos sobre ellos, sus diversos tipos, aplicaciones en el mundo real y cómo elegir el mejor modelo para tus necesidades específicas.
¿Qué es un modelo de machine learning?
Un modelo de machine learning es un programa que las computadoras utilizan para tomar decisiones o realizar predicciones. Aprende a partir de ejemplos y datos pasados para descubrir cosas por sí mismo.
Imagina que estás enseñando a una computadora a reconocer imágenes de gatos y perros. Le mostrarías muchas fotografías de gatos y perros y le dirías cuáles son gatos y cuáles son perros. La computadora aprende a partir de estos ejemplos y comienza a reconocer las diferencias entre gatos y perros.
Una vez que ha aprendido lo suficiente, puedes mostrarle una foto nueva y te dirá si es un gato o un perro. Logra esto empleando lo que ha aprendido de las imágenes de entrenamiento.
Los modelos de machine learning funcionan como el cerebro de una computadora. Es un marco matemático o algorítmico que ayuda a la computadora a adivinar, clasificar cosas o tomar decisiones cuando se le proporciona información. El modelo se vuelve más inteligente al analizar información antigua y luego puede utilizar ese conocimiento para hacer conjeturas sobre cosas nuevas que no ha visto antes.
¿Qué es un algoritmo de machine learning?
Un algoritmo de machine learning (ML) es un conjunto de reglas y procedimientos matemáticos y estadísticos que un modelo de aprendizaje automático utiliza para comprender patrones y hacer predicciones o juicios basados en datos.
Los algoritmos de machine learning ayudan a las computadoras a aprender cosas a partir de información, encontrar patrones y hacer conjeturas o elecciones. Estos algoritmos sirven como base para los modelos de machine learning. Estos modelos se utilizan en varios tipos de trabajos en diferentes industrias para descubrir información crucial y realizar tareas automáticamente en función de lo que han aprendido de los datos.
Diferencia entre un algoritmo de machine learning y un modelo de machine learning
Comprender la diferencia entre un algoritmo y un modelo de machine learning es fundamental al embarcarse en un viaje de aprendizaje automático.
Un algoritmo de machine learning es similar a los principios rectores y procedimientos matemáticos de tu sistema de machine learning. Funciona como un motor computacional, procesando tus datos de entrada, transformándolos y, lo más importante, aprendiendo de ellos.
Por otro lado, un modelo de machine learning es el resultado real o la representación que surge después de aplicar un algoritmo de ML a un conjunto de datos específico. Contiene el conocimiento o patrones recopilados por el algoritmo a partir de ese conjunto de datos en particular. En otras palabras, es el resultado final del proceso de aprendizaje.
Imagina un algoritmo de aprendizaje automático como un libro de recetas o una colección de instrucciones que guía el proceso de aprendizaje. Es similar a tener un libro de recetas que te indica cómo preparar un plato. Un modelo de machine learning, en cambio, es el resultado de seguir esa receta. Es similar al plato terminado.
Tipos de modelos de machine learning
El machine learning incluye una amplia gama de modelos y algoritmos ampliamente divididos en tres categorías: aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo. Hay varias subcategorías y modelos especializados dentro de cada una de estas categorías. Aquí tienes una breve descripción de los diferentes tipos de modelos populares de machine learning:
Modelos de aprendizaje supervisado
El modelo de aprendizaje supervisado es una categoría particular de diferentes modelos de machine learning que utilizan datos etiquetados para el entrenamiento. El algoritmo aprende a generar predicciones o juicios en el aprendizaje supervisado al mapear los datos de entrada a etiquetas objetivo conocidas. Estos modelos se utilizan para tareas que requieren predecir un resultado basado en características de entrada. A continuación, se presentan algunos modelos de machine learning supervisado populares:
- Regresión lineal: El modelo de regresión lineal predice una salida numérica continua en tareas de regresión. Cuando necesitas prever una salida numérica continua, puedes utilizar modelos de regresión lineal. Identifica la mejor conexión lineal entre tus variables de entrada y la variable objetivo.
- Regresión logística: La regresión logística se utiliza para tareas de clasificación binaria con una elección binaria (sí/no) como resultado. Basado en los atributos de entrada, calcula la probabilidad de un resultado binario.
- Árboles de decisión: Los árboles de decisión se utilizan para modelos de clasificación y regresión. Construyen una estructura similar a un árbol donde cada nodo refleja una decisión basada en una característica, y las hojas representan una etiqueta de clase final o un valor numérico.
- Bosque aleatorio: Un bosque aleatorio es una estrategia de aprendizaje por conjuntos que combina numerosos árboles de decisión para aumentar la precisión de las predicciones y reducir el sobreajuste.
- Máquinas de soporte vectorial (SVM): SVM es un algoritmo sofisticado de clasificación que encuentra el hiperplano óptimo para dividir las clases en el espacio de características. Puede clasificar datos binarios y multinivel.
- K-Vecinos más cercanos (K-NN): K-NN es un algoritmo básico pero efectivo de clasificación y regresión. Determina la clase o el valor de tus datos según la mayoría de las clases o el valor promedio de tus k-vecinos más cercanos en los datos de entrenamiento.
- Naive Bayes: Naive Bayes es un algoritmo de clasificación probabilística basado en el teorema de Bayes. Realiza tareas de categorización de texto, como la detección de spam y el análisis de sentimientos.
- Redes neuronales: Los modelos de aprendizaje profundo, como las redes neuronales convolucionales (CNNs) y las redes neuronales recurrentes (RNNs), son modelos supervisados altamente adaptables. Puedes utilizar estos modelos de machine learning para una variedad de tareas de aprendizaje supervisado, como la clasificación de imágenes y el procesamiento de lenguaje natural.
Modelos de aprendizaje no supervisado:
El aprendizaje no supervisado es un tipo de aprendizaje automático en el que el algoritmo investiga patrones y estructuras en los datos sin producir una salida etiquetada. Estos métodos intentan encontrar patrones inherentes o correlaciones en los datos en lugar de predecir etiquetas específicas. Aquí tienes algunos modelos de aprendizaje automático no supervisado más comunes:
- Agrupamiento K-Means: K-means es un método de agrupación popular que divide los datos en grupos basados en similitudes. Busca reducir la varianza dentro de los grupos asignando puntos de datos al centro de clúster más cercano de forma iterativa.
- Agrupamiento jerárquico: El agrupamiento jerárquico crea un dendrograma, una estructura de clúster similar a un árbol. Puede representar las relaciones jerárquicas entre puntos de datos.
- Modelos de mezcla Gaussiana (GMM): Los modelos de mezcla gaussiana combinan diferentes distribuciones gaussianas para representar los datos. A menudo se utilizan en agrupación y estimación de densidad.
Modelos de Aprendizaje por Refuerzo:
El aprendizaje por refuerzo es un subconjunto del aprendizaje automático en el que un agente aprende a tomar decisiones interactuando con su entorno. El agente aprende una política que optimiza las recompensas acumulativas con el tiempo al recibir información en forma de recompensas o penalizaciones. Aquí tienes algunos ejemplos de modelos y algoritmos populares de aprendizaje por refuerzo:
- Q-Learning: Q-Learning es un algoritmo de aprendizaje por refuerzo sin modelo que ayuda a los agentes a aprender la mejor política de selección de acciones. Mantiene una tabla Q que almacena las recompensas acumulativas esperadas para cada par estado-acción.
- Redes neuronales profundas con Q (DQN): DQN es una extensión de Q-Learning que utiliza redes neuronales profundas para aproximar los valores de Q. Ha demostrado ser efectivo en la resolución de tareas complejas.
- SARSA ((State-Action-Reward-State-Action): SARSA, al igual que Q-Learning, es un algoritmo de aprendizaje por refuerzo sin modelo. Determina la mejor política al estimar los valores de Q para pares estado-acción y emplear modificaciones en la política.
Aplicaciones de los modelos de machine learning
Los modelos de machine learning tienen numerosas aplicaciones en diversas industrias y áreas debido a su capacidad para evaluar datos, generar predicciones y automatizar operaciones. Aquí tienes ejemplos de cómo se utilizan:
Reconocimiento de imágenes y visión por computadora
- Detección de objetos: Los modelos de aprendizaje automático pueden reconocer y localizar objetos en imágenes o videos, lo que es útil en vehículos autónomos, vigilancia y atención médica.
- Reconocimiento facial: Reconocimiento y confirmación de rostros de personas, que se utiliza comúnmente en sistemas de seguridad y dispositivos móviles.
Procesamiento de lenguaje natural (NLP)
- Análisis de sentimientos: El análisis de sentimientos es el proceso de determinar el tono (positivo, negativo o neutral) de datos de texto. Esto se utiliza con frecuencia para monitorear las redes sociales y analizar los comentarios de los clientes.
- Traducción de idiomas: Traducción de texto de un idioma a otro, como se ve en herramientas como Google Translate.
- Generación de texto: Creación de texto que parece haber sido escrito por una persona. Esto es útil para chatbots, generación de contenido y asistentes virtuales.
- Sistemas de Recomendación
- Recomendaciones de contenido: Recomendar productos, películas, música o artículos a los clientes en función de su comportamiento y preferencias anteriores (por ejemplo, Netflix y Amazon).
- Marketing personalizado: Proporcionar a los usuarios anuncios y contenido específicos según sus intereses.
Atención médica
- Diagnóstico de enfermedades: Ayudar a los profesionales médicos en el diagnóstico de enfermedades utilizando imágenes médicas (por ejemplo, radiografías y resonancias magnéticas) y datos de pacientes.
- Descubrimiento de medicamentos: Predecir posibles candidatos de medicamentos y su utilidad en el tratamiento de ciertas enfermedades, conocido como descubrimiento de medicamentos.
Finanzas
- Puntuación de crédito: Evaluar la credibilidad de una persona o una organización para decidir la aceptación de un préstamo.
- Operaciones algorítmicas: Tomar decisiones sobre operaciones en tiempo real basadas en datos de mercado.
Detección de Fraudes
- Detección de fraudes con tarjetas de crédito: Identificación de transacciones fraudulentas utilizando datos previos y patrones de gasto.
Vehículos autónomos
- Vehículos autónomos: Los modelos de machine learning analizan datos de sensores para tomar decisiones sobre la conducción, garantizando eficiencia y seguridad.
Educación
- Aprendizaje personalizado: Creación de contenido educativo específico para las necesidades y habilidades de cada estudiante.
- Monitoreo Ambiental
- Modelado del clima: Análisis del cambio climático y pronóstico de patrones climáticos.
Seguridad
- Detección de intrusiones: Identificación de comportamiento de red inusual para detectar y detener ciberataques.
Mejorando los modelos de aprendizaje automático con QuestionPro
QuestionPro es una plataforma de software de encuestas que ayuda a las empresas a diseñar, distribuir y analizar encuestas para recopilar comentarios, perspectivas y datos importantes de tu público objetivo. La plataforma puede ayudar a construir y mejorar modelos de machine learnig de diversas maneras:
Recopilación de datos
Puede utilizar QuestionPro para crear y distribuir encuestas a fin de recopilar datos estructurados de los encuestados. Estos datos pueden utilizarse para entrenar modelos de machine learning.
Por ejemplo, puedes recopilar comentarios de clientes, calificaciones de productos o preferencias de usuarios para entrenar modelos para análisis de sentimientos, sistemas de recomendación o segmentación de clientes.
Diseñar características
Los modelos de machine learning requieren características relevantes (variables) para crear predicciones o clasificaciones. Los datos de encuestas suelen contener información significativa que puede utilizarse en el aprendizaje automático. Puedes utilizar QuestionPro para desarrollar encuestas que capturen cualidades o características específicas necesarias para tu trabajo de modelado.
Por ejemplo, en una encuesta de satisfacción del cliente, puedes recopilar datos como edad, sexo, geografía e historial de compras y utilizarlos para crear modelos predictivos.
Pruebas A/B
Puedes utilizar QuestionPro para diseñar y ejecutar pruebas A/B a fin de evaluar la eficacia de diversos ajustes o intervenciones del modelo. Esta información puede ser muy útil para mejorar y optimizar los modelos de machine learning.
Mejora continua
Las organizaciones pueden actualizar y mejorar continuamente sus modelos de ML realizando encuestas y recopilando nuevos datos con regularidad. A medida que se disponga de nuevos datos, los modelos pueden reentrenarse para mantenerse actualizados sin perder precisión ni relevancia.
Conoce más de las ventajas de la mejora continua.
Personalización y segmentación
Puede utilizar los datos de las encuestas para clasificar a su audiencia en función de sus elecciones, acciones o datos demográficos. Los sistemas de recomendación basados en el machine learning y la publicidad dirigida pueden utilizar estos segmentos para personalizar la experiencia del usuario o las actividades de marketing, aumentando así su eficacia.
¿Estás preparado para intensificar tu investigación y tomar decisiones basadas en datos? Comienza ahora a recopilar, analizar y actuar sobre datos más inteligentes.
