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Transformación digital

Los tipos de machine learning que revolucionan las estrategias de aprendizaje de las computadoras

Ignacio Risso - 26 Nov 22

Articulo

7 min.

La tecnología evoluciona a gran velocidad y los tipos de machine learning son un claro ejemplo, ya que con ayuda de los principales algoritmos de machine learning, las estrategias de aprendizaje se han revolucionado para las máquinas.

Pero, ¿qué es el machine learning? Se define como una rama de la inteligencia artificial que permite la mejora progresiva de tareas mediante el aprendizaje automático con computadoras.

Es decir, las computadoras adquieren conocimiento sobre los procesos o tareas que tienen que desempeñar y, después de un análisis de datos, lo mejoran por completo. 

Entonces, si ya sabes qué es el machine learning y deseas implementarlo en tu vida cotidiana, no te pierdas este artículo en donde te contaremos en detalle cuáles son los principales tipos de machine learning. 

 

Aprendizaje supervisado

El aprendizaje supervisado es un modelo de machine learning en el cual el aprendizaje de la máquina se genera mediante un grupo de datos etiquetados para su funcionamiento. 

Entonces, también puede identificarse como una rama del machine learning que se utiliza para recopilar una determinada cantidad de información, durante un tiempo específico, para acceder a datos concretos y aplicarlos en otra situación.

Es decir, es un tipo de machine learning que, según Graph Everywhere, “aprende de los resultados previos e incorpora ajustes en los parámetros interiores para poder adaptarse a datos nuevos que ingresan al sistema”. 

Un buen ejemplo donde vemos esta escena representada es en los captchas de imágenes, detección de spam y reconocimiento de voz. Por lo tanto, el machine learning es ideal para implementarlo en Recursos Humanos, así como también en otras áreas de la empresa.

Antes de continuar, también es necesario mencionar que el aprendizaje supervisado se divide en: 

1. Modelos de clasificación

Los modelos de clasificación representan técnicas de machine learning que se utilizan únicamente con datos etiquetados de forma discreta, que se pueden administrar en dos o más categorías. 

Sin más, clasifica la información a analizar por la inteligencia artificial. Un claro ejemplo de lo mencionado son los datos de la bandeja de entrada del correo, que se diferencian de aquellos ubicados en la bandeja de salida. 

2. Modelos de regresión

A diferencia del modelo de clasificación, el de regresión cumple su rol con valores reales. Es decir, no hace un etiquetado entre dos o más alternativas, sino que abarca todos los datos que puedan surgir en la vida cotidiana. 

Por ejemplo, si una empresa de zapatillas utiliza el tipo de machine learning vinculado al aprendizaje supervisado para determinar qué datos influyen en sus ventas, deberá recurrir a este modelo. 

Usuario comprobando el resultado de su aprendizaje con los modelos de Machine Learning.Fuente: Pexels

Aprendizaje no supervisado 

El aprendizaje no supervisado es otro tipo de machine learning, en el cual los datos ingresan al sistema sin ser etiquetados previamente, es decir, sin tener una referencia previa. 

Entonces, este modelo no suele centrar su búsqueda de información en un solo lugar, ya que, como no tiene una fuente específica a la cual recurrir, debe utilizarse en casos específicos. 

En otras palabras, el aprendizaje no supervisado lucha contra el “caos de datos, con el objetivo de encontrar patrones que permitan organizarlos de alguna manera” y así llegar al resultado esperado, según Iberdrola. 

Como ejemplo de este machine learning, es posible mencionar las campañas de marketing que recurren a fuentes con millones de datos como las redes sociales para aplicar la inteligencia artificial y, de esa forma, brindar un contenido segmentado. 

En fin, dentro de este tipo de machine learning, hay dos subcategorías conocidas que debes saber dominar: 

1. Clustering 

El clustering es una técnica de machine learning diseñada para explorar y analizar los datos donde se desconoce la estructura que tienen, pero se los quiere agrupar como datos con características similares. 

Y, como ya hemos mencionado, el clustering es usado en análisis de datos para estrategias de marketing porque facilita la construcción de segmentos de mercado. 

2. Reducción dimensional 

La reducción dimensional es la segunda rama del machine learning que se utiliza en datos de alta complejidad, por lo que también demandará una mayor capacidad de procesamiento computacional. 

La reducción dimensional funciona mediante la determinación de correlaciones que presenta un conjunto de datos y reduciendo elementos repetitivos. Esto resulta en una disminución en el tiempo de análisis de datos y una obtención de información más eficiente. 

 

Aprendizaje semi-supervisado  

Como era de esperar, el aprendizaje semi-supervisado es un punto medio entre los dos anteriores en el cual se combinan técnicas de clustering sobre el modelo de regresión o de clasificación que se están utilizado para reunir datos registrados y potenciarlos para obtener nuevos conocimientos. 

Entonces, tomando como punto de referencia un comercio que se dedica a vender ropa, esta categoría del machine learning puede ser fundamental para vincular la información que el emprendimiento recopila de internet, así como su efecto sobre las ventas. 

Es decir, con esta técnica de machine learning, no solo podrás destacar el contenido valioso de los comentarios de una publicación, sino llevar un registro paralelo de cómo estos afectan a la producción y a su venta, tomando como base los resultados que ya fueron almacenados.

Por último, recuerda que si aún no comprendes los tipos de machine learning con claridad, puedes reforzar tus conocimientos con ayuda de los libros para aprender machine learning más populares, que se pueden complementar con el contenido de nuestra academia de innovación y transformación digital.

Aprendizaje semi-supervisado como un tipo de machine learningFuente: Pexels

Aprendizaje por refuerzo 

El aprendizaje por refuerzo, también conocido como deep learning, es una de las categorías de machine learning que tiene la intención de construir modelos que aumentan el rendimiento del algoritmo con base de alguna recompensa que se genere por la interacción. 

Es decir, en este caso no solo se tienen en cuenta las referencias previas como en el aprendizaje supervisado o analiza múltiples fuentes de información sin tomar registros del pasado como en el aprendizaje no supervisado, sino que en este caso todo depende de la experiencia propia. 

Entonces, de esta manera el modelo de machine learning usa los parámetros de recompensa para ajustar el comportamiento de acciones futuras y maximizar las recompensas. 

Uno de los ejemplos de machine learning  con aprendizaje de refuerzo es el programa Alpha Zero, que logró encontrar todas las jugadas posibles en un tablero de ajedrez y con solo cuatro horas de aprendizaje venció al motor computarizado de ajedrez Stockfish.

Por último, si aún no comprendes cómo funciona la inteligencia artificial en el machine learning, recuerda que puedes aprender todo lo que necesitas en nuestro curso online de introducción a machine learning.

 

A pesar de que hay muchas personas que están en contra de los avances tecnológicos y no quieren interactuar con la inteligencia artificial, es imposible negar que ya forma parte de nuestra vida cotidiana. 

Por lo tanto, si quieres seguir las  tendencias de aprendizaje en las empresas para fortalecer la tuya, e introducir los tipos de machine learning para organizar la producción e incluso incrementar los ingresos, deberás recurrir a los líderes para que convenzan a los equipos de trabajo sobre los beneficios de los modelos. 

Y, si también sientes que no eres capaz de motivar a tus trabajadores para fomentar el cambio e incorporar técnicas y maquinarias computarizadas, te recomendamos nuestros cursos de liderazgo, que te serán de gran utilidad. 

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