El Aprendizaje Automático: la ciencia detrás de la toma de decisiones

Aprendizaje automatizado.

Serie: 'Conectados' (XLVI)

¿Alguna vez te has preguntado cómo las redes sociales te muestran publicidades relevantes o cómo los motores de búsqueda te muestran resultados precisos y rápidos? ¿O cómo los asistentes virtuales como Siri o Alexa pueden entenderte y responder a tus preguntas con tal precisión? Estas respuestas están en el aprendizaje automático.

El aprendizaje automático, también conocido como machine learning en inglés, es una rama de la inteligencia artificial que enseña a las computadoras a aprender de datos y tomar decisiones basadas en ese conocimiento. En lugar de programar una computadora para realizar una tarea específica, le damos una gran cantidad de datos y le enseñamos a la computadora a encontrar patrones, tendencias y relaciones entre ellos. De esta forma, la computadora puede hacer predicciones y tomar decisiones basadas en esa información.

Tipos de Aprendizaje Automático

El aprendizaje automático es un componente clave de la ciencia de datos, utilizando métodos estadísticos y algoritmos para hacer clasificaciones y predicciones, y descubrir información valiosa en los proyectos de minería de datos. El aprendizaje automático se divide en tres categorías principales [1]:

•             Aprendizaje supervisado: utiliza datos previamente etiquetados para enseñar al algoritmo a reconocer patrones y hacer predicciones.

•             Aprendizaje no supervisado: los datos no están etiquetados y el objetivo es encontrar patrones y estructuras en los datos.

•             Aprendizaje por refuerzo: el algoritmo toma decisiones basadas en las recompensas y castigos que recibe.

Además de estas modalidades, existe el aprendizaje profundo o deep learning, que automatiza la extracción de características y utiliza conjuntos de datos más grandes para mejorar la precisión de las predicciones. Esta técnica es especialmente útil cuando tenemos datos no estructurados tales como audio, imágenes o texto. Las redes neuronales son una forma de aprendizaje profundo y se enfocan en imitar la estructura del cerebro humano. Estas redes se componen de múltiples capas con nodos interconectados que procesan los datos para extraer características o realizar predicciones.

La inteligencia artificial.

Usos del Aprendizaje Automático

El aprendizaje automático es muy útil en una gran variedad de campos, desde la medicina hasta la robótica.

En medicina, los algoritmos pueden analizar grandes cantidades de datos médicos para identificar patrones y predecir enfermedades. Las imágenes de mamografías se han utilizado para la detección de cáncer de mama [2, 3], y los registros históricos se han utilizado para predecir enfermedades cardíacas [4].

En finanzas y marketing, se utilizan para predecir el comportamiento de los mercados y para la personalización de campañas publicitarias en función de sus hábitos de uso.

Esta tecnología también se usa en los agentes de reconocimiento de voz, utilizados en dispositivos móviles y asistentes virtuales como Siri.

El aprendizaje automático también se está utilizando en robótica [5] y vehículos autónomos para permitir que las máquinas tomen decisiones en tiempo real.

Desafíos del Aprendizaje Automático

El aprendizaje automático es una tecnología asombrosa que tiene la capacidad de revolucionar el mundo tal como lo conocemos. Sin embargo, también presenta desafíos y limitaciones importantes que debemos tener en cuenta.

Uno de los desafíos más importantes es el riesgo de sesgo en los datos de entrenamiento. Si los datos utilizados para entrenar el modelo tienen sesgos, el modelo resultante también tendrá sesgos, lo que puede llevar a decisiones y predicciones erróneas.

Otro desafío es la dificultad de interpretar los modelos de aprendizaje automático. A veces, puede ser difícil entender cómo se llega a ciertas decisiones o predicciones, lo que puede dificultar su implementación y verificación.

También existe el riesgo de sobreajuste, en el que el modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento y no se generaliza bien a nuevos datos. Esto puede llevar a predicciones inexactas y a decisiones pobres.

Además, estas tecnologías presentan desafíos importantes en términos de seguridad, estos algoritmos requieren grandes cantidades de datos, lo que puede plantear problemas de privacidad. Además, su uso puede plantear problemas éticos, como despedir empleados por datos o predicciones obtenidos a través de este tipo de análisis.

En conclusión, aunque el aprendizaje automático es una tecnología fascinante y potente, debemos tener en cuenta sus desafíos y limitaciones para poder aprovechar su potencial de manera responsable y efectiva.

Si estás interesado en realizar un Máster en Big Data online o presencial, es fundamental que conozcas qué son las técnicas de análisis de datos y en qué consisten, ya que constituyen la base de las sofisticadas tecnologías de procesamiento de datos disponibles en la actualidad.

Bibliografía

[1] A. Géron, Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow. 2a ed. 7a reimpr. O’Reilly, 2020.

[2] G. a. Ismaeel, «Machine Learning to Diagnose Breast Cancer», Przeglad Elektrotechniczny, vol. 99, n.o 1, pp. 10-12, ene. 2023.

[3] M. a. ( 1 ) Elsadig, A. ( 2 ) Altigani, y H. t. ( 3 ) Elshoush, «Breast cancer detection using machine learning approaches: a comparative study», International Journal of Electrical and Computer Engineering, vol. 13, n.o 1, pp. 736-745, feb. 2023.

[4] F. Khan, I. Khan, N. Taj, R. A., y C. D. R., «Heart Disease Prediction using Logistic Regression Algorithm», Grenze International Journal of Engineering & Technology (GIJET), vol. 7, n.o 1, pp. 391-395, ene. 2021.

[5] Q. Vuong, «Machine Learning for Robotic Manipulation», 2021.

​Editor: Universidad Isabel I

ISSN 2792-1794

Burgos, España