¿Cómo funcionan los modelos de machine learning?

En la actualidad los modelos de machine learning se han convertido en un recurso tecnológico implementado en herramientas de uso diario como filtros anti-spam para correos electrónicos, conducción automática de coches o softwares de reconocimiento de voz.

Machine Learning emplea dos tipos de técnicas: aprendizaje supervisado, que entrena un modelo con datos de entrada y salida conocidos para predecir salidas futuras, y aprendizaje no supervisado, que identifica patrones ocultos o estructuras intrínsecas en los datos de entrada.

Tipos de Machine Learning

Paso a paso para aplicar modelos de predicción de machine learning

Decimos que un algoritmo aprende cuando su desempeño mejora con la experiencia y mediante el uso de datos. Pues bien, los algoritmos de Machine Learning pueden aprender de 4 formas distintas: mediante aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, aprendizaje semi-supervisado o aprendizaje por refuerzo.

El machine learning (ML) es una rama de la inteligencia artificial (IA) con un enfoque limitado. Sin embargo, ambos campos van más allá de la automatización y la programación básicas para generar resultados basados en análisis de datos complejos.

Los cuatro modelos principales de aprendizaje automático son el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado, el aprendizaje semisupervisado y el aprendizaje de refuerzo.

El Machine Learning se divide en dos áreas principales: aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado.

Evaluar un modelo de «machine learning» consiste en emplear métricas y visualizaciones para explorar y entender si las salidas del sistema son válidas y darán una respuesta adecuada al problema de negocio que se ha planteado.

El Machine Learning es una disciplina del campo de la Inteligencia Artificial que, a través de algoritmos, dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones en datos masivos y elaborar predicciones (análisis predictivo).

El Machine Learning es una rama de la Inteligencia Artificial que crea una plataforma que permite aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones con una mínima intervención humana. La idea es que las computadoras pueden aprender sin ser programadas para realizar tareas específicas.

Python es un lenguaje de programación simple, conciso y versátil. Por ello, es una herramienta efectiva para desarrollar modelos de machine learning, deep learning o procesamiento del lenguaje natural (PNL), entre otros.

El machine learning necesita datos previamente estructurados para aprender y poder trabajar con ellos. Por el contrario, el deep learning puede trabajar con datos sin estructurar (incluso con grandes volúmenes), motivo por el cual es muy útil a la hora de identificar patrones.

El machine learning es un método de análisis de datos que automatiza la construcción de modelos analíticos. Es una rama de la inteligencia artificial basada en la idea de que los sistemas pueden aprender de datos, identificar patrones y tomar decisiones con mínima intervención humana.

Estos tipos de inteligencia artificial muestran la evolución que se espera que la IA siga conforme su capacidad para resolver problemas continúe creciendo. Esta clasificación considera tres niveles: inteligencia artificial estrecha, inteligencia artificial general y súper inteligencia artificial.

TensorFlow es una de las herramientas más populares y versátiles para el aprendizaje automático.

Los algoritmos de Inteligencia Artificial suelen basarse en reglas y se construyen mediante un procesamiento iterativo para reconocer patrones y hacer predicciones. La evolución de tecnologías como la nube, la computación y el big data han contribuido a que la Inteligencia Artificial sea más rápida, barata y accesible.

MSE, mide el promedio de los cuadrados de los errores, es decir, la diferencia promedio al cuadrado entre los valores estimados y el valor real. Siempre es no negativo, y los valores más cercanos a cero son mejores.

Estas tres clases de evaluación son las llamadas: diagnóstica, formativa y sumativa (figura 8.3).

F1 score: combina las métricas Precision y Recall para dar un único resultado. Esta métrica es la más apropiada cuando tenemos conjuntos de datos no balanceados. Se calcula como la media armónica de Precision y Recal.

Amazon, Netflix, Spotify o eBay son solo algunos ejemplos de grandes compañías que han utilizado el machine learning para optimizar sus estrategias.

¿Cómo elegir el mejor modelo de machine learning?

El Machine Learning permite que las centrales de atención al cliente estén en condiciones de analizar los datos y reaccionar a un problema antes de que el cliente tenga conocimiento acerca del asunto —un paso innovador para las empresas enfocadas en la atención al cliente—.

¿Cómo se aplica la inteligencia artificial a la toma de decisiones? La inteligencia artificial consigue analizar los datos recopilados mediante algoritmos y detectar tendencias, anomalías, oportunidades y predecir situaciones futuras.

Estudiar física, informática o telecomunicaciones son algunos ejemplos del punto de partida que pueden tomar los interesados en formarse en IA. Después de esta formación, lo más recomendable es realizar un máster, postgrado o bootcamp especializado en el campo de la IA.

En resumen, Python se ha establecido como el lenguaje de programación preferido para el desarrollo de aplicaciones de IA debido a su facilidad de uso, sintaxis limpia y gran cantidad de bibliotecas de IA disponibles.