5 tipos diferentes de técnicas de ML, IA y tecnología

Mientras que el aprendizaje supervisado, no supervisado, semisupervisado y de refuerzo son los cuatro métodos más comunes que los ingenieros de software utilizan para crear algoritmos de aprendizaje automático para una amplia gama de usos y aplicaciones, estos métodos se pueden implementar utilizando numerosas técnicas diferentes. Al igual que los problemas que surgen en la vida real requerirán diferentes enfoques, un ingeniero de software que busca resolver un problema con el aprendizaje automático también buscará diferentes técnicas en función de los requisitos de la tarea en cuestión. Hasta este punto, 5 técnicas comunes que se pueden utilizar para crear modelos de aprendizaje automático incluyen el análisis de regresión, clasificación, agrupación, árboles de decisión y redes neuronales.

Análisis de regresión

El modelo de regresión en el contexto del aprendizaje automático se refiere a un método de aprendizaje supervisado que los desarrolladores de software utilizan para generar predicciones junto con un conjunto de números o valores. El análisis de regresión funciona para establecer una relación entre dos variables diferentes, estimando de forma efectiva cómo afectará una variable a la otra. Con este fin, una aplicación común del análisis de regresión en el aprendizaje automático es la predicción meteorológica, ya que las fluctuaciones de temperatura que se producen en un clima concreto a lo largo de un año representarían un valor continuo. La forma más sencilla de análisis de regresión es el análisis lineal, aunque también pueden utilizarse algoritmos de regresión logística, multivariante, lasso y múltiple.

Clasificación

Como su nombre indica, los enfoques de clasificación en el aprendizaje automático se basan en categorizar un conjunto de datos en diferentes clases. Al igual que el análisis de regresión, los modelos de clasificación son otro enfoque común del aprendizaje supervisado. Cuando se aplica un algoritmo de clasificación, el modelo se entrena con datos etiquetados según diferentes clases. Para ilustrar mejor este punto, un algoritmo de clasificación podría utilizarse para entrenar a una máquina para que reconozca la diferencia entre distintas formas de documentación, como documentos de formación, formularios médicos y hojas de asistencia, por nombrar algunas. Dicho esto, algunas aplicaciones comunes de los modelos de clasificación en el aprendizaje automático incluyen la detección facial, el reconocimiento de escritura a mano y los programas de software de reconocimiento de voz.

Agrupación

Por otro lado, el clustering se refiere a un método de aprendizaje automático no supervisado que básicamente trabaja para descubrir automáticamente patrones naturales o grupos que se producen dentro de un conjunto de datos. A diferencia de las tareas de aprendizaje automático supervisado, que trabajan para predecir resultados futuros tras recibir una determinada entrada de datos, los modelos de clustering sólo interpretan los datos de entrada en relación con un grupo concreto de clusters, de ahí su nombre. Asimismo, algunas aplicaciones comunes de los algoritmos de clustering incluyen la segmentación de mercados y clientes, el análisis de imágenes de datos médicos y el filtrado de spam por correo electrónico.

Árboles de decisión

Un algoritmo de árbol de decisión es un enfoque de aprendizaje automático supervisado que trabaja para categorizar un grupo de objetos en función de cuestiones relativas a sus cualidades en los puntos nodales correspondientes. Más concretamente, las hojas de un algoritmo de árbol de decisión representarán las etiquetas de clase de un conjunto de datos concreto, mientras que las ramas del árbol representarán la conjunción lógica de características que han informado estas etiquetas de clase. Dicho esto, algunas de las aplicaciones más comunes de los algoritmos de árboles de decisión en el mundo empresarial son la detección de fraudes, la gestión de las relaciones con los clientes, el marketing y la publicidad, la predicción de precios y el diagnóstico médico, entre muchas otras.

Redes neuronales

Una red neuronal artificial (RNA) es un modelo computacional que imita la estructura y las funciones del cerebro humano. Al igual que el cerebro humano se compone de millones de neuronas individuales que trabajan juntas para permitir a los seres humanos hablar, soñar, razonar, etc., cada procesador individual dentro de una RNA se organizará en varios conjuntos de capas o niveles que componen una única estructura cognitiva. A diferencia de otros algoritmos de aprendizaje automático y profundo, las RNA son adaptativas y se modifican gradualmente tras ser entrenadas con un conjunto de datos inicial. Posteriormente, algunas aplicaciones comunes de las redes neuronales artificiales en el mundo de los negocios incluyen predicciones bursátiles, desarrollo y descubrimiento de fármacos, traducción y generación de lenguaje, y tareas de procesamiento del lenguaje natural (PLN).

Dado que el aprendizaje automático es un campo muy amplio que puede abordarse de muchas maneras diferentes, las técnicas que un ingeniero o desarrollador de software puede utilizar para crear un nuevo modelo son muy variadas. No obstante, entre las 5 técnicas más utilizadas actualmente se encuentran el análisis de regresión, la clasificación, la agrupación, los árboles de decisión y las redes neuronales. Gracias a estas técnicas y enfoques, los ingenieros de software han sido capaces de crear desde chatbots de atención al cliente hasta software de imágenes médicas que pueden utilizarse para salvar vidas de personas de todo el mundo.