¿Cuáles son los principales tipos de aprendizaje automático?
Las utilidades del aprendizaje automático o machine learning se han convertido en un pilar fundamental para la innovación y la eficiencia en diversas industrias, entre las que también se incluye la creación de contenidos. Conoce aquí cuál es su impacto y cómo puedes aprovechar sus beneficios.
Qué aprenderás en este post
No es un secreto que, gracias a la intervención humana, se ha optimizado el aprendizaje automático hacia las potentes herramientas de inteligencia artificial (IA) con las que contamos hoy.
El aprendizaje de máquinas tiene interesantes utilidades, desde proyectos personalizados hasta la incorporación de chats de IA en Google y otras plataformas de búsqueda. Aunque no se perciba directamente, es un hecho que ha alcanzado la mayoría de los sectores del mercado digital.
Para entender de qué manera funciona este proceso, te vamos a mostrar los principales tipos de aprendizaje automático. Así, será más fácil aprovechar sus ventajas y abrir nuevas oportunidades para desarrollar infoproductos y monetizar tu negocio. ¡Quédate con nosotros hasta el final!
¿Qué es el aprendizaje automático o Machine learning?
En el ámbito de la IA, el machine learning es el término empleado para definir los procesos que se ocupan de crear sistemas capaces de aprender y mejorar su rendimiento de forma autónoma. En otras palabras, la capacidad de generar aprendizaje automático.
¿Por qué ha incrementado el uso masivo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial? Los reportes de Statista en un estudio para América Latina y el Caribe indican una de las principales razones.
“… Se prevé que la industria de la IA se acerque a los 1.600.000 millones de dólares en 2030. Este crecimiento se debe, en gran medida, al área de software. No en vano, ha demostrado ser el segmento que más dinero reporta…”
Considerando su impacto en diferentes áreas del conocimiento, no se trata de un concepto único, sino que abarca diferentes formas de identificar y clasificar patrones de datos, evaluar la precisión y detectar errores para finalmente, realizar ajustes y optimizar los próximos resultados.
Este proceso ocurre de forma básica con tres modelos o tipos principales de aprendizaje automático, cada uno con sus propias características, ventajas y desafíos.
Aprendizaje supervisado
Es el tipo más común de aprendizaje automático, en el cual el algoritmo se entrena utilizando un conjunto de datos etiquetados, vinculando cada uno a una salida esperada.
Este enfoque se utiliza comúnmente en tareas como clasificación y regresión, permitiendo a los modelos hacer predicciones precisas basadas en ejemplos previos. De esta forma, el sistema puede aprender a asociar las entradas con las salidas y generar clasificaciones cuando se le presenta una nueva entrada.
Un interesante ejemplo es el reconocimiento facial, en el cual el sistema se entrena con imágenes de rostros etiquetadas con los nombres de las personas. Así, puede aprender a reconocer los rasgos faciales y asignar un nombre a cada rostro que ve.
Aprendizaje no supervisado
El algoritmo principal se ocupa de analizar datos sin etiquetas, no se ocupa de predecir o clasificar, sino de encontrar los patrones, estructuras o relaciones ocultas sin necesidad de orientación externa.
El aprendizaje no supervisado utiliza dos metodologías básicas: el agrupamiento (clustering) y la reducción de dimensionalidad. La utilidad de este método está destinada a resolver problemas de exploración o descubrimiento de nuevos conocimientos.
Aprendizaje por reforzamiento
Entre los tipos de aprendizaje automático, es el que más se asemeja a los modelos humanos. Se basa en la interacción entre un sistema agente y un entorno que plantea el problema a resolver.
En este caso, el agente toma decisiones y realiza acciones relacionadas con el entorno para recibir recompensas o penalizaciones según el resultado. El propósito es optimizar el comportamiento y lograr la autonomía, a fin de maximizar la recompensa de forma acumulativa.
Este tipo de aprendizaje automático se aplica en situaciones donde las acciones secuenciales son cruciales, como en juegos y robótica, y ofrece un enfoque poderoso para lograr la autonomía en sistemas complejos.
Otros tipos de aprendizaje de máquinas
Además de estas categorías generales, existen otros tipos de aprendizaje de máquinas más específicos que se basan en técnicas o algoritmos particulares. Conozcamos algunos ejemplos y de qué se trata cada uno de ellos.
Aprendizaje profundo (Deep learning)
El deep learning es una rama del aprendizaje automático basado en redes neuronales artificiales, inspiradas en el funcionamiento del cerebro humano, para modelar patrones y ejecutar tareas sofisticadas.
Permite procesar grandes cantidades de datos complejos, como imágenes, sonidos o textos, y extraer patrones relevantes. Su aplicación ha demostrado capacidades impresionantes en la extracción de características de datos no estructurados.
Aprendizaje automático por transferencia
Implica la utilización de conocimientos adquiridos en una tarea para mejorar el rendimiento en otra actividad relacionada. Este enfoque es eficaz cuando se dispone de datos limitados para una acción específica, permitiendo a los modelos aprovechar experiencias previas para acelerar el aprendizaje en nuevas áreas.
Un ejemplo de este tipo de aprendizaje es el uso de modelos entrenados para el procesamiento del lenguaje natural, como BERT o GPT-3, que se pueden adaptar a diferentes dominios y tareas.
Aprendizaje automático explicativo.
Este enfoque de aprendizaje automático se centra en desarrollar modelos que no solo son precisos, sino también comprensibles para los humanos, permitiendo explicar el razonamiento por detrás de las decisiones del modelo.
En general, busca crear explicaciones comprensibles para los humanos sobre el funcionamiento y las decisiones de los sistemas. Este tipo de aprendizaje es importante para aumentar la confianza, la transparencia y la responsabilidad de las aplicaciones en áreas sensibles como la medicina, el derecho o la seguridad.
Aplicaciones y casos de uso
Cada tipo de aprendizaje automático tienen una amplia variedad de aplicaciones en diferentes sectores e industrias. Por ejemplo, la utilización del aprendizaje supervisado en la identificación de correo no deseado, el reconocimiento facial o de voz.
También podemos destacar los aportes del deep learning en áreas como reconocimiento de voz, visión por computadora y procesamiento de lenguaje natural con la traducción automática o la generación de texto.
En entornos más específicos, destacan la detección de fraudes bancarios, mediante algoritmos que analizan las transacciones y detectan anomalías o patrones sospechosos. La conducción autónoma, mediante vehículos equipados con sensores y cámaras que procesan la información del entorno y toman decisiones en tiempo real.
La medicina predictiva, mediante modelos que analizan los datos clínicos y genéticos de los pacientes y predicen el riesgo o la evolución de ciertas enfermedades.
Usando el aprendizaje automático en la creación de contenidos digitales
Para la automatización de procesos empresariales y la optimización de la cadena de suministro, los beneficios son innegables. Pero, los creadores de contenido también pueden aprovechar estas aplicaciones para desarrollar infoproductos específicos para nichos o necesidades particulares.
El ejemplo más práctico es la personalización de contenidos y recomendaciones, basadas en las preferencias y el comportamiento de los usuarios. El objetivo principal es ofrecer productos acordes a sus intereses, como resultado directo de los procesos de aprendizaje no supervisados.
Dentro del universo digital, plataformas como Hotmart, brindan el espacio ideal para los creadores de contenido que ofrecen sus conocimientos sobre aprendizaje automático con sus propios cursos, ebooks o desarrollo de inteligencia artificial. Pero, ¿Dónde comenzar?
Pues, perfeccionando tus habilidades. Y para ayudarte a lograrlo, te compartimos nuestro contenido completo sobre las ventajas de Google Bard y cómo aprovecharlas para la creación de tus propios infoproductos.
