¿Qué es el aprendizaje automático?

¿Recibe recomendaciones automáticas en Netflix y Amazon Prime sobre las películas que debe ver a continuación? ¿O tal vez obtienes opciones para Personas que quizás conozcas en Facebook o LinkedIn? También puede usar Siri, Alexa, etc. en sus teléfonos. ¡Eso es todo aprendizaje automático ! Esta es una tecnología que se está volviendo cada vez más popular. ¡Lo más probable es que Machine Learning se utilice en casi todas las tecnologías que te rodean!

Y no es un concepto nuevo. Los investigadores siempre han estado fascinados por la capacidad de las máquinas para aprender por sí mismas sin que los humanos las programen en detalle. Sin embargo, esto se ha vuelto mucho más fácil de hacer con la aparición de big data en los tiempos modernos. Se pueden usar grandes cantidades de datos para crear algoritmos de aprendizaje automático mucho más precisos que sean realmente viables en la industria técnica. Y así, Machine Learning es ahora una palabra de moda en la industria a pesar de haber existido durante mucho tiempo.

Pero, ¿te preguntas qué es el aprendizaje automático después de todo? ¿Cuáles son sus diversos tipos y cuáles son los diferentes algoritmos de aprendizaje automático? ¡Sigue leyendo para encontrar las respuestas a todas tus preguntas!

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¿Qué es el aprendizaje automático?

Machine Learning, como su nombre lo dice, se trata de máquinas que aprenden automáticamente sin ser programadas explícitamente o que aprenden sin ninguna intervención humana directa. Este proceso de aprendizaje automático comienza brindándoles datos de buena calidad y luego entrenando las máquinas mediante la construcción de varios modelos de aprendizaje automático utilizando los datos y diferentes algoritmos. La elección de los algoritmos depende del tipo de datos que tengamos y del tipo de tarea que intentemos automatizar.

En cuanto a la definición formal de Machine Learning, podemos decir que un algoritmo de Machine Learning aprende de la experiencia E con respecto a algún tipo de tarea T y mide el desempeño P , si su desempeño en las tareas en T, medido por P, mejora con la experiencia. MI.

Por ejemplo, si se usa un algoritmo de Machine Learning para jugar al ajedrez. Entonces, la experiencia E es jugar muchas partidas de ajedrez, la tarea T es jugar ajedrez con muchos jugadores y la medida de rendimiento P es la probabilidad de que el algoritmo gane en la partida de ajedrez.

¿Cuál es la diferencia entre Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático?

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático están correlacionados entre sí y, sin embargo, tienen algunas diferencias. La inteligencia artificial es un concepto general que tiene como objetivo crear una inteligencia que imite la inteligencia a nivel humano. La inteligencia artificial es un concepto general que se ocupa de crear una capacidad de pensamiento crítico similar a la humana y habilidades de razonamiento para las máquinas. Por otro lado, Machine Learning es un subconjunto o aplicación específica de la Inteligencia Artificial que tiene como objetivo crear máquinas que puedan aprender de forma autónoma a partir de los datos. El aprendizaje automático es específico, no general, lo que significa que permite que una máquina haga predicciones o tome algunas decisiones sobre un problema específico utilizando datos. 

¿Cuáles son los tipos de Machine Learning?

Veamos ahora los diferentes tipos de Machine Learning:

1. Aprendizaje automático supervisado

Imagina a un profesor supervisando una clase. El maestro ya sabe las respuestas correctas, pero el proceso de aprendizaje no se detiene hasta que los estudiantes también aprenden las respuestas. Esta es la esencia de los algoritmos de aprendizaje automático supervisado. Aquí, el algoritmo aprende de un conjunto de datos de entrenamiento y hace predicciones que se comparan con los valores de salida reales. Si las predicciones no son correctas, entonces se modifica el algoritmo hasta que sea satisfactorio. Este proceso de aprendizaje continúa hasta que el algoritmo alcanza el nivel de rendimiento requerido. Luego puede proporcionar los valores de salida deseados para cualquier entrada nueva.

2. Aprendizaje automático no supervisado

¡En este caso, no hay un maestro para la clase y los estudiantes deben aprender por sí mismos! Entonces, para los algoritmos de aprendizaje automático no supervisados, no hay una respuesta específica para aprender y no hay un maestro. De esta manera, el algoritmo no calcula ninguna salida para la entrada, pero explora los datos. El algoritmo se deja sin supervisión para encontrar la estructura subyacente en los datos con el fin de aprender más y más sobre los datos en sí.

3. Aprendizaje automático semisupervisado

Los estudiantes aprenden tanto de su maestro como por sí mismos en el aprendizaje automático semisupervisado. ¡Y puedes adivinarlo por el nombre mismo! Esta es una combinación de aprendizaje automático supervisado y no supervisado que utiliza una pequeña cantidad de datos etiquetados, como el aprendizaje automático supervisado, y una mayor cantidad de datos no etiquetados, como el aprendizaje automático no supervisado, para entrenar los algoritmos. En primer lugar, los datos etiquetados se usan para entrenar parcialmente el algoritmo de aprendizaje automático y, luego, este modelo parcialmente entrenado se usa para pseudoetiquetar el resto de los datos sin etiquetar. Finalmente, el algoritmo de aprendizaje automático se entrena completamente utilizando una combinación de datos etiquetados y pseudoetiquetados.

4. Aprendizaje automático de refuerzo

Bueno, aquí están los estudiantes hipotéticos que aprenden de sus propios errores con el tiempo (¡así es la vida!). Entonces, los algoritmos de aprendizaje automático de refuerzo aprenden acciones óptimas a través de prueba y error. Esto significa que el algoritmo decide la siguiente acción aprendiendo comportamientos que se basan en su estado actual y que maximizarán la recompensa en el futuro. Esto se hace utilizando comentarios de recompensa que permiten que el Algoritmo de refuerzo aprenda cuáles son los mejores comportamientos que conducen a la máxima recompensa. Esta retroalimentación de recompensa se conoce como señal de refuerzo.

¿Cuáles son algunos algoritmos de aprendizaje automático populares?

Veamos algunos de los algoritmos populares de aprendizaje automático que se basan en tipos específicos de aprendizaje automático.

Aprendizaje automático supervisado

El aprendizaje automático supervisado incluye algoritmos de regresión y clasificación. Algunos de los algoritmos más populares en estas categorías son:

1. Algoritmo de regresión lineal

El algoritmo de regresión lineal proporciona la relación entre una variable independiente y una dependiente. Demuestra el impacto en la variable dependiente cuando la variable independiente cambia de alguna manera. Entonces, la variable independiente se llama variable explicativa y la variable dependiente se llama factor de interés. Un ejemplo del uso del algoritmo de regresión lineal es analizar los precios de las propiedades en el área según el tamaño de la propiedad, el número de habitaciones, etc.

2. Algoritmo de regresión logística

El Algoritmo de Regresión Logística maneja valores discretos mientras que el Algoritmo de Regresión Lineal maneja predicciones en valores continuos. Esto significa que la regresión logística es una mejor opción para la clasificación binaria. Un evento en Regresión logística se clasifica como 1 si ocurre y se clasifica como 0 en caso contrario. Por lo tanto, la probabilidad de que ocurra un evento en particular se predice en función de las variables predictoras dadas. Un ejemplo del uso del algoritmo de regresión logística es en medicina para predecir si una persona tiene tumores malignos de cáncer de mama o no, en función del tamaño de los tumores.

3. Algoritmo clasificador bayesiano ingenuo

El algoritmo Naive Bayes Classifier se utiliza para clasificar textos de datos como una página web, un documento, un correo electrónico, entre otras cosas. Este algoritmo se basa en el Teorema de probabilidad de Bayes y asigna el valor del elemento a una población de una de las categorías disponibles. Un ejemplo del uso del Algoritmo Clasificador Naive Bayes es para el filtrado de spam de correo electrónico. Gmail utiliza este algoritmo para clasificar un correo electrónico como spam o no spam.

Aprendizaje automático no supervisado

El aprendizaje automático no supervisado incluye principalmente algoritmos de agrupamiento. Algunos de los algoritmos más populares en esta categoría son:

1. K significa algoritmo de agrupamiento

Imaginemos que desea buscar el nombre «Harry» en Wikipedia. ¡Ahora, «Harry» puede referirse a Harry Potter, al Príncipe Harry de Inglaterra o a cualquier otro Harry popular en Wikipedia! Entonces, Wikipedia agrupa las páginas web que hablan sobre las mismas ideas utilizando el algoritmo de agrupación en clústeres K Means (ya que es un algoritmo popular para el análisis de clústeres). El algoritmo de agrupamiento de medios K en general utiliza un número K de grupos para operar en un conjunto de datos determinado. De esta manera, la salida contiene K clústeres con los datos de entrada divididos entre los clústeres.

2. Algoritmo a priori

El algoritmo Apriori utiliza el formato si-entonces para crear reglas de asociación. Esto significa que si ocurre cierto evento 1, entonces hay una alta probabilidad de que también ocurra cierto evento 2. Por ejemplo: SI alguien compra un automóvil, ENTONCES existe una alta probabilidad de que también compre un seguro de automóvil. El Algoritmo A priori genera esta regla de asociación al observar el número de personas que compraron un seguro de automóvil después de comprar un automóvil. Por ejemplo, la función de autocompletar de Google utiliza el algoritmo Apriori. Cuando se escribe una palabra en Google, el Algoritmo A priori busca las palabras asociadas que normalmente se escriben después de esa palabra y muestra las posibilidades.

¿Qué es el aprendizaje profundo?

Deep Learning es un subconjunto de Machine Learning. Se basa en aprender con el ejemplo, al igual que lo hacemos los humanos, utilizando Redes Neuronales Artificiales. Estas redes neuronales artificiales se crean para imitar las neuronas en el cerebro humano para que los algoritmos de aprendizaje profundo puedan aprender de manera mucho más eficiente. Deep Learning es tan popular ahora debido a su amplia gama de aplicaciones en la tecnología moderna. Desde automóviles autónomos hasta imágenes, reconocimiento de voz y procesamiento de lenguaje natural, el aprendizaje profundo se utiliza para lograr resultados que antes no eran posibles.

¿Qué son las Redes Neuronales Artificiales?

Las redes neuronales artificiales se modelan a partir de las neuronas del cerebro humano. Contienen neuronas artificiales que se denominan unidades. Estas unidades están dispuestas en una serie de capas que juntas constituyen la totalidad de las Redes Neuronales Artificiales en un sistema. Una capa puede tener solo una docena de unidades o millones de unidades, ya que esto depende de la complejidad del sistema. Comúnmente, las redes neuronales artificiales tienen una capa de entrada, una capa de salida y capas ocultas. La capa de entrada recibe datos del mundo exterior que la red neuronal necesita analizar o aprender. Luego, estos datos pasan a través de una o varias capas ocultas que transforman la entrada en datos valiosos para la capa de salida. Finalmente, la capa de salida proporciona una salida en forma de respuesta de las Redes Neuronales Artificiales a los datos de entrada proporcionados.

En la mayoría de las redes neuronales, las unidades están interconectadas de una capa a otra. Cada una de estas conexiones tiene pesos que determinan la influencia de una unidad sobre otra unidad. A medida que los datos se transfieren de una unidad a otra, la red neuronal aprende más y más acerca de los datos, lo que eventualmente da como resultado una salida de la capa de salida.

¿Para qué se utiliza el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático se utiliza en casi todas las tecnologías modernas y esto solo aumentará en el futuro. De hecho, hay aplicaciones de Machine Learning en varios campos que van desde la tecnología de teléfonos inteligentes hasta la atención médica, las redes sociales, etc.

Los teléfonos inteligentes usan asistentes de voz personales como Siri, Alexa, Cortana, etc. Estos asistentes personales son un ejemplo de reconocimiento de voz basado en ML que utiliza procesamiento de lenguaje natural para interactuar con los usuarios y formular una respuesta en consecuencia. El aprendizaje automático también se utiliza en las redes sociales. Tomemos como ejemplo las ‘Personas que quizás conozcas’ de Facebook . Es alucinante cómo las plataformas de redes sociales pueden adivinar a las personas con las que podría estar familiarizado en la vida real. Y tienen razón la mayor parte del tiempo!!! Esto se hace mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático que analizan su perfil, sus intereses, sus amigos actuales y también sus amigos y varios otros factores para calcular las personas que podría conocer.

El aprendizaje automático también es muy importante en el diagnóstico de la atención médica, ya que se puede utilizar para diagnosticar una variedad de problemas en el campo médico. Por ejemplo, Machine Learning se usa en oncología para entrenar algoritmos que pueden identificar tejido canceroso a nivel microscópico con la misma precisión que los médicos capacitados. Otra famosa aplicación de Machine Learning es Google Maps . El algoritmo de Google Maps elige automáticamente la mejor ruta de un punto a otro apoyándose en las proyecciones de diferentes períodos de tiempo y teniendo en cuenta varios factores como atascos, bloqueos de carreteras, etc. De esta manera, puede ver que las aplicaciones de Machine Learning son sin límites. ¡En todo caso, solo están aumentando y el aprendizaje automático puede usarse algún día en casi todos los campos de estudio!

¿Los algoritmos de aprendizaje automático son totalmente objetivos?

Los algoritmos de aprendizaje automático se entrenan utilizando conjuntos de datos. Y, desafortunadamente, a veces los datos pueden estar sesgados y, por lo tanto, los algoritmos de ML no son totalmente objetivos. Esto se debe a que los datos pueden incluir sesgos humanos, desigualdades históricas o diferentes métricas de juicio basadas en género, raza, nacionalidad, orientación sexual, etc. Por ejemplo, Amazon descubrió que su algoritmo de reclutamiento basado en Machine Learning estaba sesgado contra las mujeres. Esto puede haber ocurrido porque el algoritmo de reclutamiento fue entrenado para analizar los currículos de los candidatos al estudiar la respuesta de Amazon a los currículos que se enviaron en los últimos 10 años. Sin embargo, los reclutadores humanos que analizaron estos currículos en el pasado eran en su mayoría hombres con un sesgo inherente contra las mujeres candidatas que se pasaron al algoritmo de IA.

Esto significa que algunos algoritmos de aprendizaje automático utilizados en el mundo real pueden no ser objetivos debido a datos sesgados. Sin embargo, las empresas están trabajando para asegurarse de que solo se utilicen algoritmos objetivos. Una forma de hacer esto es preprocesar los datos para que se elimine el sesgo antes de que el algoritmo ML se entrene en los datos. Otra forma es posprocesar el algoritmo de ML después de entrenarlo con los datos para que satisfaga una constante de imparcialidad arbitraria que se puede decidir de antemano.

¿Qué plataformas de computación en la nube ofrecen aprendizaje automático?

Existen muchas Plataformas de Computación en la Nube que ofrecen servicios de Machine Learning a otras empresas. Los más populares entre ellos son:

1. Servicios web de Amazon (AWS)

Algunos de los productos que ofrece Amazon Web Services incluyen Amazon SageMaker para crear y entrenar modelos de aprendizaje automático, Amazon Forecast para aumentar la precisión del pronóstico, Amazon Translate para la traducción de idiomas mediante el procesamiento de lenguaje natural, Amazon Polly para convertir texto en voz realista, etc. .

2. Microsoft Azure

Algunos de los productos que ofrece Microsoft Azure incluyen Microsoft Azure Machine Learning para crear e implementar modelos de aprendizaje automático, Cognitive Service para proporcionar servicios cognitivos inteligentes, Databricks para análisis basados ​​en Apache Spark, Bot Service para servicios de bot inteligentes, etc.

3. Nube de Google

Algunos de los productos que proporciona Google Cloud incluyen Google Cloud AutoML para entrenar un modelo de aprendizaje automático AutoML, Vision AI para visión en la nube, Speech-to-Text para transmitir de voz a texto, Text-to-Speech para transmitir de texto a voz, Lenguaje natural para el procesamiento del lenguaje natural, etc.

4. IBM Watson Nube

Algunos de los productos que proporciona IBM Watson Cloud incluyen IBM Watson Studio para crear modelos de aprendizaje automático e inteligencia artificial, Speech-to-Text para transmitir de voz a texto, Text-to-Speech para transmitir de texto a voz, Assistant para crear y gestión de asistentes virtuales, comprensión del lenguaje natural para el procesamiento del lenguaje natural, etc.

¿Cuáles son los cursos para aprender Machine Learning?

Hay muchos cursos en línea en plataformas como GeeksforGeeks, etc. que pueden ayudarlo a aprender Machine Learning de manera efectiva. Estos cursos pueden enseñar fácilmente los conceptos básicos del aprendizaje automático y también le permitirán conocer la implementación práctica de estos conceptos a través de varios proyectos. Algunos de los cursos populares son: Machine Learning Foundation With Python – Live and Machine Learning – Basic Level Course .