Aprendizaje automático - 10 algoritmos importantes y su aplicación

El aprendizaje automático (Machine Learning, ML) es una tecnología de inteligencia artificial que aprende patrones a partir de datos y realiza predicciones y toma decisiones basadas en ellos, sin necesidad de estar programado para ello. Por ello, no es de extrañar que empresas y organizaciones del mundo empresarial, industrial y de la investigación lleven años utilizando el aprendizaje automático para sus procesos.

Los algoritmos utilizados desempeñan un papel decisivo en el funcionamiento del aprendizaje automático. Explicamos qué métodos de aprendizaje automático existen, qué algoritmos desempeñan un papel importante y cómo pueden utilizarlos eficazmente las empresas.

Resumen de los hechos más importantes

  • Los métodos de aprendizaje automático más comunes son el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado, el aprendizaje semisupervisado y el aprendizaje por refuerzo.
  • Los algoritmos más importantes para el aprendizaje automático son la regresión lineal, los árboles de decisión y las redes neuronales.
  • Entre los ámbitos de aplicación de los algoritmos de aprendizaje automático destacan el procesamiento del lenguaje, la detección de fraudes financieros y la eficiencia energética.
  • Konfuzio utiliza algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para optimizar y automatizar el procesamiento de documentos de las empresas. Deje que uno de nuestros expertos le asesore ahora sobre el flujo de trabajo documental en su empresa.
definición de algoritmos de aprendizaje automático

¿Qué son los algoritmos de aprendizaje automático?

El aprendizaje automático consiste en enseñar a los ordenadores a reconocer patrones en los datos y hacer predicciones basadas en la experiencia. Los algoritmos desempeñan un papel fundamental en el aprendizaje automático. Permiten a los ordenadores aprender de forma autónoma sin tener que ser programados explícitamente para ello.

La base de Aprendizaje automático consiste en conjuntos de datos. Los investigadores, las empresas y las instituciones públicas utilizan estos conjuntos de datos para entrenar un algoritmo de aprendizaje automático.

Durante el entrenamiento, el algoritmo aprende de los datos identificando patrones y relaciones entre diferentes aspectos de los datos, conocidos como características.

Un método importante de aprendizaje automático es el aprendizaje supervisado. En este proceso, los científicos de datos proporcionan al algoritmo datos de entrenamiento y las etiquetas correspondientes que representan los resultados deseados. A continuación, el algoritmo aprende a predecir estas etiquetas reconociendo la relación entre los datos de entrada y los resultados deseados.

Un enfoque alternativo es el aprendizaje no supervisado. En este caso, los analistas de datos entrenan el algoritmo con los datos sin especificar etiquetas concretas. El algoritmo intenta encontrar patrones o estructuras en los datos por sí mismo, sin utilizar salidas previamente definidas. A lo largo de este artículo se explicará en detalle cómo funcionan estos métodos de aprendizaje y qué otros enfoques existen.

Para aplicar los métodos de aprendizaje automático, los gestores de datos pueden elegir entre varios tipos de algoritmos de ML. Entre los más importantes se encuentran los árboles de decisión, la regresión logística y las redes neuronales. Cada uno de estos algoritmos tiene sus ámbitos de aplicación específicos. Juntos, permiten a los ordenadores aprender de los datos y tomar decisiones inteligentes sin que los usuarios tengan que especificar cada detalle de antemano.

Métodos de aprendizaje automático 

Para resolver problemas con el aprendizaje automático, los ingenieros de datos eligen entre distintos métodos. En función del método, disponen de distintos algoritmos. Los siguientes 4 métodos de aprendizaje automático son particularmente comunes:

Aprendizaje supervisado

En el aprendizaje supervisado, los algoritmos de ML utilizan datos conocidos, es decir, etiquetados, para identificar patrones y correlaciones. A partir de estos resultados, los algoritmos realizan predicciones para datos no etiquetados.

Aplicación práctica

El aprendizaje supervisado permite modelizar con precisión las correlaciones. Es especialmente adecuado para tareas de clasificación y regresión y se utiliza en diversos ámbitos, como el reconocimiento del habla, Reconocimiento de imágenesprevisiones financieras, cálculo de probabilidades de fallos en la producción y predicción del consumo eléctrico para un periodo determinado.

Algoritmos de aprendizaje automático pertinentes

Los algoritmos relevantes para este método de aprendizaje automático incluyen la regresión lineal, el bosque aleatorio y los árboles de decisión. Más adelante mostraremos cómo funcionan y para qué son adecuados.

Aprendizaje no supervisado

Con el aprendizaje no supervisado, también Aprendizaje no supervisadoLos científicos de datos entrenan el algoritmo con datos sin especificar valores objetivo o etiquetas concretas. Esto significa que el algoritmo analiza de forma independiente patrones y estructuras en los datos sin depender de resultados predefinidos. Esto le permite descubrir relaciones ocultas y descubrir patrones hasta ahora desconocidos.

Aplicación práctica

Los ingenieros de datos suelen utilizar el aprendizaje no supervisado para identificar agrupaciones (clustering) o reducir dimensiones, lo que les permite procesar enormes cantidades de datos de forma más eficiente. Los algoritmos también ayudan a crear características de aprendizaje automático.

Algoritmos de aprendizaje automático pertinentes

Los algoritmos K-Means Clustering, Principal Component Analysis (PCA) y Autoencoder, entre otros, son relevantes para este proceso de aprendizaje automático.

Aprendizaje semisupervisado

El aprendizaje semisupervisado es un tipo de aprendizaje automático en el que el algoritmo sólo trabaja parcialmente con datos etiquetados durante el entrenamiento. Esto significa que los gestores de datos le proporcionan datos etiquetados y no etiquetados. El algoritmo utiliza los datos etiquetados para aprender patrones e intenta aplicarlos a los datos no etiquetados.

Aplicación práctica

Este método es útil cuando etiquetar grandes cantidades de datos lleva mucho tiempo o es costoso. Se utiliza sobre todo en el reconocimiento de imágenes y objetos. Los gestores de datos recopilan primero un pequeño conjunto de datos de imágenes conocidas. A continuación, entrenan una red neuronal de clasificación y la aplican a los datos de las imágenes.

Algoritmos de aprendizaje automático pertinentes

Las máquinas de vectores soporte semisupervisadas (S3VM), las redes generativas adversariales y los algoritmos de propagación de etiquetas, entre otros, son relevantes para este método de aprendizaje automático.

Reforzar el aprendizaje

El aprendizaje por refuerzo, más conocido como Aprendizaje por refuerzo o aprendizaje por refuerzo, es una rama del aprendizaje automático en la que un algoritmo aprende a tomar decisiones interactuando con su entorno. El algoritmo es recompensado o penalizado en función de las decisiones tomadas, lo que le ayuda a desarrollar estrategias óptimas de actuación. 

A diferencia del aprendizaje supervisado, no supervisado y parcialmente supervisado, el algoritmo no requiere datos de muestra. En su lugar, desarrolla su propia estrategia en varios pasos iterativos en un entorno de simulación.

Aplicación práctica

Las empresas utilizan el aprendizaje por refuerzo sobre todo en ámbitos como las estrategias de juego, la robótica y los sistemas autónomos, donde se requiere una toma de decisiones adaptativa.

Algoritmos de aprendizaje automático pertinentes

Los algoritmos Policy Gradient Methods, Actor-Critic y Proximal Policy Optimisation (PPO), entre otros, son relevantes para este proceso de aprendizaje automático.

aprendizaje automático algoritmos importantes

Aprendizaje automático - 10 algoritmos importantes

En la práctica, los científicos de datos disponen de numerosos algoritmos para el aprendizaje automático. Entre ellos se encuentran los 10 siguientes:

Regresión lineal

La regresión lineal modela la relación entre variables dependientes e independientes. Encuentra el mejor ajuste de una línea recta a los puntos de datos, lo que la hace útil para hacer previsiones en ámbitos como las finanzas y el marketing. 

Por ejemplo, las empresas utilizan la regresión lineal para modelizar la relación entre el gasto en publicidad y las cifras de ventas. A partir de los datos históricos, prevén las ventas futuras.

Regresión logística

La regresión logística es adecuada para tareas de clasificación, como la predicción de riesgos de enfermedad en función de determinados factores. Modela la probabilidad de que una instancia pertenezca a una clase determinada. 

En los hospitales, por ejemplo, los médicos utilizan la regresión logística para calcular el riesgo de una determinada enfermedad en función de las características del paciente. Esto permite un diagnóstico más preciso y la identificación de grupos de riesgo.

Árboles de decisión

Los árboles de decisión toman decisiones basándose en características y dividen el conjunto de datos en subgrupos. 

En el sector financiero, por ejemplo, ayudan a evaluar los riesgos crediticios. Analizando las características de los clientes, el banco puede decidir a quién concede préstamos y qué condiciones se aplican.

Bosque aleatorio

Bosque aleatorio es una técnica de conjunto que combina varios árboles de decisión. Esto mejora la precisión de la predicción y se utiliza en el reconocimiento de imágenes, diagnósticos médicos y grandes conjuntos de datos. 

En la práctica, Random Forest se utiliza, por ejemplo, para identificar patrones complejos en imágenes. Esto resulta especialmente útil en medicina para diagnosticar enfermedades mediante técnicas de imagen.

Máquinas de vectores soporte (SVM)

La SVM busca la línea divisoria óptima entre las distintas clases en el espacio de características. Esto resulta útil en ámbitos como el reconocimiento facial, la clasificación de textos y la previsión financiera. 

Por ejemplo, las empresas del sector financiero utilizan SVM para reconocer transacciones fraudulentas. Encuentra líneas divisorias claras entre patrones de transacciones normales y sospechosas.

Vecinos más próximos (k-NN)

El algoritmo k-NN es un método de aprendizaje supervisado en el que una instancia se clasifica en función de la mayoría de sus k vecinos más próximos. La proximidad suele determinarse por el Distancia euclidiana medido. 

En la práctica, por ejemplo, la detección de anomalías en la seguridad de redes utiliza k-NN para identificar actividades sospechosas basándose en patrones en las proximidades del tráfico de red.

Redes neuronales

Las redes neuronales están formadas por neuronas interconectadas y aprenden patrones complejos. Se utilizan mucho en reconocimiento de imágenes, procesamiento del habla y tráfico. 

Un ejemplo práctico: En la industria del automóvil, las redes neuronales se utilizan en vehículos autónomos. Aprenden a entender patrones de tráfico complejos y, de este modo, apoyan la toma de decisiones adaptativa del vehículo.

Bayes ingenuo

Naive Bayes se basa en la Teorema de Bayes y estima la probabilidad de una clase bajo el supuesto de independencia de características. Entre sus aplicaciones se encuentran los filtros de spam, la clasificación de textos y los diagnósticos médicos. 

Un caso práctico: en el tratamiento de textos, el algoritmo Naive Bayes es compatible con los filtros antispam. Analiza la probabilidad de que un correo electrónico sea spam en función de determinadas palabras y las filtra.

Agrupación K-Means

K-Means agrupa puntos de datos similares en clusters minimizando la distancia media. Sus aplicaciones abarcan desde la segmentación de clientes hasta la compresión de imágenes y la detección de anomalías. 

En el sector minorista, los minoristas utilizan la agrupación de K-Means para segmentar a los clientes, por ejemplo. Esto les permite desarrollar estrategias de marketing específicas para distintos grupos de clientes.

Análisis de componentes principales (ACP)

El PCA reduce la dimensionalidad de los datos extrayendo las características más importantes. Se utiliza en la compresión de imágenes, el reconocimiento de patrones y la visualización de datos de alta dimensionalidad. 

En la investigación sanitaria, por ejemplo, el ACP se utiliza para extraer características relevantes de amplios datos médicos. Esto facilita el reconocimiento de patrones en la compleja evolución de las enfermedades.

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5 importantes casos de uso de algoritmos de aprendizaje automático

En la práctica, los algoritmos de ML se utilizan siempre que las empresas necesitan procesar volúmenes de datos no estructurados y obtener información a partir de ellos. 5 casos de uso importantes que ilustran la funcionalidad y la importancia del ML:

Detección del fraude financiero

En el sector financiero, los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan para detectar el fraude. Analizan patrones de transacciones, datos de identidad y otros factores para identificar actividades sospechosas. Esto ayuda a minimizar las pérdidas financieras y a garantizar la seguridad de las transacciones.

Sistemas de recomendación personalizados

Plataformas como Netflix y Amazon utilizan algoritmos de aprendizaje automático para generar recomendaciones personalizadas para los usuarios. Estos algoritmos analizan el comportamiento de los usuarios, tienen en cuenta sus preferencias y sugieren productos o contenidos que coinciden con los intereses individuales. Esto mejora la experiencia del usuario y aumenta la satisfacción del cliente.

Procesamiento de voz y chatbots

Las empresas utilizan un algoritmo de aprendizaje automático en el procesamiento del habla para comprender el lenguaje natural. Los chatbots utilizan esta tecnología para categorizar las consultas de los usuarios y responder adecuadamente. Esto optimiza el servicio al cliente al responder automáticamente a las preguntas más frecuentes y permitir conversaciones interactivas.

Evaluación del riesgo de crédito en el sector bancario

Los bancos utilizan algoritmos de aprendizaje automático para evaluar la solvencia de los clientes. Analizando historiales financieros, hábitos de gasto y otros datos relevantes, los algoritmos crean perfiles de riesgo. Esto permite a los bancos tomar decisiones de préstamo con conocimiento de causa y minimizar el riesgo de crédito.

Eficiencia energética en la industria

Las empresas utilizan el aprendizaje automático en la industria para maximizar la eficiencia energética. Los sensores controlan el consumo de energía y los procesos de producción, mientras que los algoritmos analizan patrones para identificar oportunidades de optimización. Esto ayuda a reducir el consumo de energía, recortar costes y fomentar la sostenibilidad medioambiental.

Utilice el aprendizaje automático para el tratamiento de sus documentos - con Konfuzio

Konfuzio es un potente software para el tratamiento inteligente de documentos. Para ello, cuenta con algoritmos avanzados de aprendizaje automático y Aprendizaje profundo.

En la práctica, esto significa que con Konfuzio podrá optimizar y automatizar todo su flujo de trabajo documental.

Para ello, el software de IA captura automáticamente documentos de diversos canales, como el correo postal y electrónico, y los asigna a categorías creadas. A continuación, reconoce todos los datos pertinentes y los extrae a través de Reconocimiento óptico de caracteres (OCR). La tecnología también es capaz de comprobar la exactitud e integridad de la información extraída. Por último, Konfuzio analiza los datos recogidos según criterios predefinidos.

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