Machine Learning | Qué es, tipos, ejemplos y cómo implementarlo

El Machine Learning es una disciplina científica que ha ganado gran importancia en el mundo tecnológico en tiempos recientes. Es una sub rama de la Inteligencia Artificial y forma parte integral de un número importante de procesos con los que tenemos contacto a diario.

Esta importante área de estudio y desarrollo tecnológico en palabras simples es:

El área que permite que las computadoras y los sistemas informáticos desarrollen aprendizaje sobre procesos y técnicas de forma similar a cómo lo realizamos los seres humanos.

A continuación nos adentraremos en las profundidades del machine learning, conoceremos sus tipos, estudiaremos cuáles son sus algoritmos y algunas aplicaciones interesantes que han sido desarrolladas con Python, R, Microsoft Azure y Google.

¿Qué es Machine Learning?

Conocido también en español como aprendizaje automático y como hemos señalado en la introducción de este post, es una rama científica de la inteligencia artificial que permite que las computadoras adquieran conocimiento y mejoren de forma progresiva la realización de tareas y el análisis de datos para los que han sido destinados sin recibir una programación explicita.

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.

El machine learning presenta una forma muy interesante de generación de aprendizaje tomando como base la información que se extrae de los datos analizados por las computadoras emulando el comportamiento humano en cierta medida.

Tomando los datos y su comportamiento estos modelos de aprendizaje podemos crear modelos predictivos de sucesos o módulos gerenciales pensados para la toma de decisiones con un nivel de eficiencia considerablemente alto.

Dentro de este campo de desarrollo tecnológico en plena expansión existen diferentes tipos de machine learning. Veamos a continuación de qué tratan.

Tipos de Machine Learning

Dentro de esta rama profunda existen diferentes tipos de aprendizaje. Todos estos módulos de aprendizaje que se enfoca en diferentes procesos.

El desarrollo de aprendizaje automático se centra en tres categorías principales que se conocen como aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, aprendizaje profundo.

Vamos a revisar algunas particularidades sobre ellos.

Aprendizaje Supervisado

El aprendizaje del tipo supervisado se refiere a un modelo específico de Machine Learning en el cual el proceso de generación de conocimiento se realiza con un grupo de ejemplos o datos etiquetados  en los que los resultados que arroja la operación son conocidos previamente. Este tipo de modelo aprende de estos resultados e incorpora ajustes en los parámetros interiores para poder adaptarse a datos nuevos que ingresan al sistema.

Gracias al aprendizaje desarrollado por estos modelos supervisados se alimenta un conjunto de resultados que permite realizar predicciones adecuadas del comportamiento de datos nuevos que aún no han sido procesados. Este tipo de aprendizaje es el que se incorpora en aplicaciones tecnológicas como filtros detectores de spam en correos electrónicos, detectores de imágenes en captchas o en aplicaciones de reconocimiento de voz o escritura.

Aprendizaje No Supervisado

Otro de los tipos de machine learning es el conocido como Aprendizaje No Supervisado. En el cual se incluyen conjuntos de datos sin etiquetar en los que no se conoce previamente la estructura que estos poseen. En este tipo de aprendizaje se busca obtener información clave o importante sin la conocer previamente la referencia de las variables de salida, explorando la estructura de los datos que no están etiquetados.

Dentro de este tipo de aprendizaje hay dos categorías específicas que se conocen como clustering y reducción dimensional. El clustering consiste en una técnica exploratoria para analizar datos en la que se organiza la información por grupos desconociendo de forma previa la estructura que los compone. Esto se hace con la finalidad de obtener grupos de datos con características similares.

Es usual utilizar este tipo de análisis de datos en estrategias de marketing ya que facilitan la construcción de segmentos o nichos de mercado utilizando variables específicas para su análisis.

Por su parte la reducción dimensional se utiliza con datos de alta complejidad que demandan mayor capacidad de procesamiento.Esta funciona determinando correlaciones entre las características que se presentan en los conjuntos de datos, disminuyendo las redundancias de información y reduciendo el tiempo de análisis para poder obtener de forma más eficiente la información considerada de mayor valor.

Aprendizaje Reforzado

Otro modelo de Machine Learning es el que conocemos como aprendizaje reforzado. Es un modelo diferente a los tipos que explicamos anteriormente. Este tipo de aprendizaje forma parte de lo que conocemos como “Deep Learning” o aprendizaje profundo.

El Aprendizaje reforzado tiene como finalidad construir modelos que aumenten el rendimiento tomando como base el resultado o la recompensa que se genera por cada interacción realizada. Esta recompensa es el producto de una acción correcta o conjunto de datos devueltos que entran en una medida especifica.

El modelo  mediante un agente utiliza la recompensa como parámetro de ajuste en su comportamiento para acciones futuras, de forma tal de que la acción nueva cumpla igualmente con el objetivo o acción correcta y así obtener una recompensa máxima.

El aprendizaje reforzado es públicamente reconocido por ser el aplicado en el programa AlphaZero de la desarrolladora tecnológica Deep Mind. Su programación permitió que este agente de Machine Learning conociera la totalidad de combinaciones y jugadas posibles en un tablero de ajedrez y vencer a después de solo 4 horas de aprendizaje al motor de ajedrez computarizado Stockfish.

Algoritmos de Machine Learning

algoritmo

Para ejecutar los tipos o modelos de Machine Learning supervisados, no supervisados o de aprendizaje reforzado necesitamos implementar algunos algoritmos.

A continuación descubrirás los principales algoritmos implementados.

Algoritmos de regresión

Cuando se requieren realizar tareas de regresión, el programa de machine learning debe realizar estimaciones y comprender a profundidad las relaciones existentes entre las variables que debe estudiar.

En este caso el análisis de regresión debe enfocarse en una variable dependiente y una serie de variables diferentes de tipo independientes. Al ejecutarse el algoritmo puede realizar pronósticos o predicciones de una forma muy eficiente.

Algoritmos Bayesianos

Aplicando el teorema de Bayes, estos algoritmos clasifican los valores como independientes de cualquier otro dato en el conjunto en estudio permitiendo predecir una clase o categoría en función de un conjunto predeterminado de características utilizando un índice probabilístico.

Este tipo de algoritmo es uno de los más implementados ya que a pesar de su simplicidad permite realizar clasificaciones de datos de alta complejidad.

Algoritmos de agrupación

Principalmente son utilizados en el aprendizaje automático de tipo no supervisado ya que permite organizar y categorizar datos no etiquetados. Este algoritmo ejecuta búsquedas de grupos dentro de los datos representados por una variable. Funciona de manera iterativa para asignar cada punto de datos a uno los grupos representados en la variable tomando como base las características que se establecieron como predeterminadas.

Algoritmos de árbol de decisión

Un árbol de decisión es una herramienta estructural muy útil para elegir opciones en base a criterios gerenciales preestablecidos. Similar a un diagrama de flujo, utiliza un método de bifurcación para representar los resultados posibles al ejecutar una decisión. Dentro del árbol se generan nodos que representan variables específicas y en las ramas se puede observar el resultado de las pruebas ejecutadas.

Algoritmos de redes neuronales

Una red neuronal artificial comprende un conjunto de unidades que se encuentran en una serie de capas que a su vez están conectadas a capas anexas, asemejando el tipo de conexiones que se generan en sistema biológicos como las neuronas del cerebro. Estás redes son conjuntos interconectados de datos que trabajan en conjunto para darle solución a problemas específicos.

Algoritmos de aprendizaje profundo

Los algoritmos de Deep Learning son aquellos que ejecutan datos a través de capas compuestas por varias capas de algoritmos de redes neuronales en las que pasan una representación simplificada de los datos obtenidos a la capa siguiente. Estos algoritmos funcionan de forma fluida con conjuntos de datos estructurados.

Machine Learning con Python

Programar un módulo de aprendizaje automatizado requiere obligatoriamente la utilización de un lenguaje de programación que reúna condiciones propicias para analizar datos. Actualmente el lenguaje de programación Python es uno de los más utilizados en el mundo informático gracias a sus características positivas, es por eso que no debe extrañarnos que la gran mayoría de los modelos de machine learning estén construidos en entornos Python.

python

Desarrollo de Machine Learning en entorno Python

El hecho de que Python se convirtiera recientemente en el lenguaje favorito de los programadores a nivel mundial ha facilitado los procesos de desarrollo de entornos de trabajo para machine learning.

Este lenguaje posee un conjunto de características positivas y de fácil manejo que ayuda a desarrollar entornos estables e inclusive la generación de espacios colaborativos de trabajo para de alguna forma democratizar el uso de la tecnología de aprendizaje automatizado.

Existen distribuciones de Python excepcionales para desarrollar este tipo de modelos de aprendizajes. Uno de los más populares y estables es la conocida distribución Anaconda.

Este es un medio de desarrollo muy sencillo de instalar y ejecutar que permite la inclusión de numerosos paquetes de trabajo para el análisis de datos en texto, imágenes, visibilización de datos entre otros aspectos interesantes.

Dentro de los espacios democratizados de desarrollo de machine learning en lenguaje Python están plataformas interconectadas y de libre acceso como Google Colaboratory y Microsoft Azure Notebooks en los que podemos obtener una generosa cantidad de desarrollo computacional para desarrollar tareas exigentes sin que eso represente la realización de una cuantiosa inversión en hardware.

Razones por las cuales usar Python

Python no es el único entorno en el cual podemos desarrollar modelos de machine learning. Pero es importante conocer las razones principales por las cuales este entorno es ampliamente utilizado.

En primer lugar este es un lenguaje altamente legible. Es un lenguaje sencillo, elegante y similar a los conjuntos matemáticos que no son más comunes. Adicionalmente es un lenguaje probado que facilita la creación de prototipos.

Además de lo antes mencionado Python es un lenguaje amplio que tiene capacidad de servir como un puente unificador entre los estudios que se desarrollan desde el ámbito de ingeniería con los campos matemáticos y científicos. Al permitir la utilización de librerías de datos, podemos contar con un entorno de alta rendimiento.

Machine Learning en R

Otro de los entornos de programación de gran relevancia para el desarrollo de modelos de aprendizaje automático son los creados en el lenguaje que conocemos como R Project.

Su popularidad se debe principalmente a que es un proyecto libre y por lo tanto cuenta con miles de espacios colaborativos públicos en los que se comparten librerías de datos para ser implementadas de forma gratuita.

Utilizando R studio como entorno de desarrollo de aprendizaje automático pueden realizarse diversas actividades interesantes como análisis confirmativos o análisis exploratorios.

También podemos desarrollar modelos de regresión no lineal, análisis bayesianos y clustering con cierta comodidad.

Entornos de desarrollo de Machine Learning en línea

El desarrollo del aprendizaje automático ha creado un mundo aparte en el campo tecnológico.

El interés y la capacidad de crear conocimiento en base a las experiencias que se recogen de los datos y sus múltiples métodos han llevado al mundo a la creación de entornos descentralizados  como Google Cloud Machine Learning Engine y Machine Learning Studio de Microsoft Azure en los que los desarrolladores cuentan con herramientas increíbles para desarrollar sus proyectos. Vamos a conocer un poco más de ellos.

Machine Learning Studio de Microsoft Azure.

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Azure de Microsoft además de ser uno de los mejores gestores de bases de datos que hay actualmente en el mercado ha creado una solución para el desarrollo de aprendizaje automatizado en un entorno simple basado en un explorador sencillo que permite de forma visual crear aplicaciones sin necesidad de profundizar el lenguaje de programación.

Esta plataforma buscar crear modelos de aprendizaje automático simplificado con características avanzadas y eficaces, totalmente compatibles con código abierto.

Esta plataforma permite escalar los recursos que necesitamos para trabajar directamente desde el escritorio de trabajo facilitando la aplicación de modelos de machine learning desde la nube.

En esta plataforma podrás crear un ambiente de trabajo cómodo, acceder a un entrenamiento de alto nivel y a implementar y administrar los modelos creados con facilidad. Este es un servicio de pago en el que la licencia establece un alcance y un costo determinado por la infraestructura a utilizar.

Google Cloud Machine Learning Engine

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Google ML Engine es un servicio administrado creado para desarrolladores y científicos especializados en datos para crear y ejecutar modelos complejos de aprendizaje automático en fases de producción.

En ella podrás desarrollar proyectos completos y escalar la preparación de modelos complejos en un entorno libre de servidores y con la amigabilidad del entorno Google Cloud. En este servicio podemos desplegar predicciones online en tiempo real con alta disponibilidad o predicciones por lotes según lo que necesitemos.

En Google ML Engine contarás con diferentes funciones como la compatibilidad con una alta cantidad de Frameworks, aprovisionamiento automático de recursos y modelos totalmente transferibles, por solo mencionar algunas. Este servicio de Google aplica cargos que dependen del tipo de preparación o modelo a desarrollar y se calcula en base al número de horas de trabajo desarrolladas.

Aplicación de Machine Learning en nuestra empresa

Como es fácil de observar las potencialidades de la aplicación de módulos de Machine Learning en nuestros negocios o empresas puede tener impactos de profundidad positiva.

Podemos diseñar modelos o esquemas de aprendizaje automatizado para comprender de mejor manera a nuestro segmento de clientes, entender el comportamiento de sus compras y diseñar estrategias directas de comercialización y posicionamiento de nuestra marca.

También puede ser utilizado este proceso para términos internos de producción o gestión de logística.

Lo importante en todo momento es evaluar con carácter critico los procesos necesarios y los objetivos de la información a comprender para que el modelo sea desarrollado de forma correcta y pueda proporcionarnos las soluciones que necesitamos.

Esperamos que esta información saciara tu sed por aprender un poco más sobre Machine Learning.

Visita más de Graph Everywhere para conocer más a profundidad las ventajas de los modelos de aprendizaje automático.

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