¿Qué son los modelos de aprendizaje automático? Guía para entenderlos

Los modelos de aprendizaje automático son aquellos que le permiten a las máquinas aprender y mejorar con el tiempo sin ser programadas explícitamente.

Son notables en aplicaciones cotidianas como los asistentes de voz o en la investigación avanzada. Podríamos decir que estos modelos están transformando el mundo a una velocidad impresionante.

Hoy exploraremos qué son estos modelos, cómo funcionan y por qué son esenciales en el mundo actual.

¿Qué son los modelos de aprendizaje automático?

Un modelo de aprendizaje automático es un programa o algoritmo que puede aprender de los datos.

A diferencia de los programas tradicionales, que siguen instrucciones específicas, estos modelos están diseñados para detectar patrones y hacer predicciones o decisiones basadas en esos patrones.

• Imagina que le enseñas a un niño a identificar animales: le muestras varias imágenes de perros y gatos, y eventualmente aprenderá a diferenciarlos sin que se lo digas explícitamente.

Lo mismo ocurre con las máquinas, pero en lugar de imágenes, pueden aprender de datos de todo tipo.

¿Cómo funcionan los modelos de aprendizaje automático?

Los modelos de aprendizaje automático funcionan recopilando grandes cantidades de datos y usándolos para entrenar un algoritmo.

Durante este entrenamiento, el modelo identifica patrones o relaciones en los datos que luego puede aplicar a situaciones nuevas.

• Es similar a cómo nosotros aprendemos a conducir: al principio, seguimos instrucciones, pero con la práctica, podemos reaccionar a nuevas situaciones en la carretera sin pensarlo demasiado.

Entrenamiento de los modelos de aprendizaje automático

El entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático implica mostrarle datos y ajustarlo hasta que pueda hacer predicciones precisas.

Este proceso suele requerir muchas iteraciones, donde el modelo comete errores, los corrige y mejora con el tiempo.

Es como si estuvieras enseñando a un niño a andar en bicicleta: al principio, se cae muchas veces, pero con la práctica, mejora.

Ejemplo sencillo de aprendizaje automático

Imagina que tienes una tienda en línea y quieres predecir cuántos clientes comprarán un producto en función de su comportamiento anterior.

Un modelo de aprendizaje automático podría analizar el historial de compras, el tiempo que pasan en tu sitio web y otros factores para predecir qué clientes tienen más probabilidades de comprar nuevamente.

De esta manera, podrías ofrecerles promociones personalizadas, aumentando tus ventas.

Tipos de modelos de aprendizaje automático

Existen varios tipos de modelos, y cada uno tiene sus propios métodos para aprender de los datos. Los principales son:

Modelos supervisados

El algoritmo aprende a partir de datos etiquetados, es decir, datos en los que ya se conocen las respuestas correctas.

Modelos no supervisados

El algoritmo no tiene respuestas predefinidas y debe encontrar patrones por sí solo.

Modelos de aprendizaje por refuerzo

El algoritmo aprende mediante prueba y error, recibiendo recompensas o penalizaciones según sus acciones.

Aprendizaje supervisado vs no supervisado

El aprendizaje supervisado es como aprender con un maestro: le proporcionamos al modelo ejemplos con sus respectivas respuestas. El modelo trata de encontrar una relación entre las entradas y las salidas.

Por otro lado, el aprendizaje no supervisado es más como explorar por tu cuenta, sin saber exactamente qué estás buscando, pero tratando de encontrar algún patrón interesante en los datos.

Redes neuronales: una inspiración biológica

Uno de los modelos más conocidos en el aprendizaje automático son las redes neuronales, que están inspiradas en cómo funciona el cerebro humano.

Estas redes están compuestas por múltiples capas de nodos (neuronas) que procesan la información y permiten al modelo aprender de manera más compleja.

Es como si estuvieras entrenando una pequeña red de cerebros digitales para resolver problemas específicos, como reconocer rostros o traducir idiomas.

Modelos de regresión y clasificación

Los modelos de aprendizaje automático suelen usarse para dos tareas principales: regresión y clasificación.

• Regresión: se utiliza cuando el objetivo es predecir un valor numérico continuo. Por ejemplo, predecir el precio de una casa en función de su tamaño, ubicación y otros factores.
• Clasificación: se utiliza cuando el objetivo es clasificar algo en una categoría. Por ejemplo, clasificar correos electrónicos como «spam» o «no spam».

Aplicaciones en la vida diaria de los modelos de aprendizaje automático

Los modelos de aprendizaje automático están en todas partes.

Desde los algoritmos de recomendación en Netflix y YouTube hasta los asistentes de voz como Siri y Alexa, el aprendizaje automático permite a las máquinas adaptarse y mejorar con el tiempo.

Incluso cuando usas el reconocimiento facial para desbloquear tu teléfono, estás interactuando con un modelo entrenado para reconocer tu rostro.

Desafíos del aprendizaje automático

A pesar de su éxito, el aprendizaje automático enfrenta varios desafíos.

• Uno de los principales es la calidad de los datos: si un modelo se entrena con datos sesgados o incorrectos, las predicciones serán inexactas.
• Otro desafío es la interpretabilidad: algunos modelos, como las redes neuronales profundas, son tan complejos que es difícil entender cómo toman sus decisiones.

Entender los principios básicos detrás de estos modelos te permitirá apreciar mejor su impacto y potencial en el futuro. Anímate a ingresar al Bootcamp de Big Data, Data Science, Machine Learning e IA para que te formes como un profesional del sector IT lo antes posible.