¿Qué es el Aprendizaje Automático?

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¿Qué es el Aprendizaje Automático?

El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA). Se centra en enseñar a las computadoras a aprender de los datos y mejorar con la experiencia, en lugar de estar programado explícitamente para hacerlo. En el aprendizaje automático, los algoritmos están entrenados para encontrar patrones y correlaciones en grandes conjuntos de datos y tomar las mejores decisiones y predicciones basadas en ese análisis. Las aplicaciones de aprendizaje automático mejoran con el uso y se vuelven más precisas cuanto más datos tienen acceso. Las aplicaciones del aprendizaje automático están a nuestro alrededor, en nuestros hogares, nuestros carritos de compras, nuestros medios de entretenimiento y nuestra atención médica.

¿Cómo se relaciona el aprendizaje automático con la IA?

El aprendizaje automático, y sus componentes de aprendizaje profundo y redes neuronales, todos encajan como subconjuntos concéntricos de IA. La IA procesa datos para tomar decisiones y realizar predicciones. Los algoritmos de aprendizaje automático permiten que la IA no solo procese esos datos, sino que los use para aprender y volverse más inteligente, sin necesidad de programación adicional. La inteligencia artificial es el padre de todos los subconjuntos de aprendizaje automático que se encuentran debajo. Dentro del primer subconjunto está el aprendizaje automático, dentro de eso está el aprendizaje profundo, y luego las redes neuronales dentro de eso.

¿Qué es una red neuronal?

Una red neuronal artificial (ANN) se basa en las neuronas de un cerebro biológico. Las neuronas artificiales se denominan nodos y están agrupadas en múltiples capas, operando en paralelo. Cuando una neurona artificial recibe una señal numérica, la procesa y envía señales a las otras neuronas conectadas a ella. Al igual que en un cerebro humano, el refuerzo neuronal da como resultado un mejor reconocimiento de patrones, experiencia y aprendizaje general.

¿Qué es el aprendizaje profundo?

Este tipo de aprendizaje automático se denomina profundo porque incluye muchas capas de la red neuronal y volúmenes masivos de datos complejos y dispares. Para lograr el aprendizaje profundo, el sistema se relaciona con múltiples capas en la red, extrayendo salidas de nivel cada vez más alto. Por ejemplo, un sistema de aprendizaje profundo que procesa imágenes de la naturaleza y busca margaritas Gloriosa reconocerá, en la primera capa, una planta. A medida que se mueve a través de las capas neurales, identificará una flor, luego una margarita y finalmente una margarita Gloriosa. Entre los ejemplos de aplicaciones de aprendizaje profundo se incluyen el reconocimiento de voz, la clasificación de imágenes y el análisis farmacéutico.

¿Cómo funciona el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático se compone de diferentes tipos de modelos de aprendizaje automático, utilizando diversas técnicas algorítmicas. Dependiendo de la naturaleza de los datos y el resultado deseado, se puede usar uno de los cuatro modelos de aprendizaje: Supervisado, No Supervisado, Semi-supervisado o de Refuerzo. Dentro de cada uno de esos modelos, se pueden aplicar una o más técnicas algorítmicas, en relación con los conjuntos de datos en uso y los resultados previstos. Los algoritmos de aprendizaje automático están diseñados básicamente para clasificar cosas, encontrar patrones, predecir resultados y tomar decisiones informadas. Los algoritmos pueden usarse uno a la vez o combinarse para lograr la mejor precisión posible cuando se trata de datos complejos e impredecibles.

Aprendizaje automático empresarial en acción

Los algoritmos de aprendizaje automático reconocen patrones y correlaciones, lo que significa que son muy buenos para analizar su propio ROI. Para las empresas que invierten en tecnologías de aprendizaje automático, esta función permite una evaluación casi inmediata del impacto operativo.

Desafíos del aprendizaje automático

En el libro Spurious Correlations, el científico de datos y graduado de Harvard Tyler Vigan señala que No todas las correlaciones son indicativas de una conexión causal subyacente. Para ilustrar esto, incluye un gráfico que muestra una correlación aparentemente fuerte entre el consumo de margarina y la tasa de divorcios en el estado de Maine. Por supuesto, esta tabla tiene la intención de hacer un comentario gracioso. Sin embargo, en una nota más seria, las aplicaciones de aprendizaje automático son vulnerables a sesgos y errores tanto humanos como algorítmicos. Y debido a su propensión a aprender y adaptarse, los errores y las correlaciones falsas pueden propagarse y contaminar rápidamente los resultados a través de la red neuronal.

Un desafío adicional proviene de los modelos de aprendizaje automático, donde el algoritmo y su resultado son tan complejos que los humanos no pueden explicarlos ni entenderlos. Esto se denomina modelo de “caja negra” y pone a las empresas en riesgo cuando no pueden determinar cómo y por qué un algoritmo llegó a una conclusión o decisión en particular.

Afortunadamente, a medida que aumenta la complejidad de los conjuntos de datos y los algoritmos de aprendizaje automático, también aumentan las herramientas y los recursos disponibles para gestionar el riesgo. Las mejores empresas están trabajando para eliminar errores y sesgos mediante el establecimiento de pautas de gobernanza de IA sólidas y actualizadas y protocolos de mejores prácticas

Ahora bien, las empresas cada vez disponen de más datos provenientes de sus procesos de negocios, los cuales necesitan almacenar y procesar para obtener la información de valor que les permita mejorar todos sus procesos productivos. La empresa que sea capaz de realizar esa mejora, obtendrá ese punto diferenciador sobre la competencia que les supondrá conseguir el éxito empresarial.

Por todo esto, uno de los perfiles más demandados en la actualidad es el de científico de datos o “Data Scientist”, el cual se encarga de trabajar con todo ese volumen de datos para obtener la información de valor que les acerque al éxito. El Data Scientist se encuentra en el TOP 5 de los perfiles más demandados a nivel internacional por empresas multinacionales y organizaciones gubernamentales.

En el Máster en Data Science del Centro Europeo de Postgrado (CEUPE), te prepararemos para desarrollar tú carrera profesional en ese perfil tan demandado. De la mano de profesionales del sector, aprenderás todos los conceptos y herramientas, tanto técnicos como analíticos, para poder abordar un proyecto Big Data con garantías, desde la parte más core del Big Data (Hadoop), pasando por el procesamiento de datos (Hive y Spark), almacenamiento de datos NoSql y finalizando con el área de analítica (Machine learning, creación de modelos y visualización).

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