¿Cuáles son los tipos de aprendizaje automático? (y cuándo utilizarlos)

El aprendizaje automático utiliza algoritmos y datos para enseñar a las máquinas a realizar determinadas tareas. Esto puede ayudar a las empresas a alcanzar un resultado deseado, ya sea con la ayuda de la mano de obra humana o a través de las acciones de la máquina. Entender las diferencias entre los tipos de aprendizaje automático puede ayudarle a determinar cuál utilizar para su empresa. En este artículo, analizamos por qué hay múltiples tipos de aprendizaje automático y proporcionamos una lista de los cuatro tipos principales con explicaciones sobre cuándo utilizar cada uno.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es un tipo de ciencia informática e inteligencia artificial (IA) que utiliza datos y algoritmos para copiar la forma en que los humanos aprenden. Mediante el uso de datos y experiencias, las máquinas pueden hacer predicciones y recomendaciones. Algunos de los usos más comunes del aprendizaje automático son las recomendaciones en línea, el filtrado de correos electrónicos no deseados y los resultados de búsqueda en la web. El aprendizaje automático utiliza algoritmos, desarrollados mediante la búsqueda de patrones, para recrear un modelo y producir un resultado deseado.

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¿Por qué hay varios tipos de aprendizaje automático?

Hay muchos tipos de aprendizaje automático para ayudar a resolver diversos problemas y cumplir diferentes conjuntos de objetivos. Cada uno tiene sus propias ventajas y desventajas. A la hora de elegir un método de aprendizaje automático, las personas deben tener en cuenta qué quieren que haga la máquina. Otra consideración es si tienen acceso a datos de etiquetas. Si es así, el individuo puede seleccionar el aprendizaje supervisado o el semisupervisado. Sin embargo, si alguien está interesado en buscar patrones y nuevas estructuras, puede considerar utilizar el aprendizaje no supervisado.

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4 tipos de aprendizaje automático

Aquí' s una lista de los diferentes tipos de aprendizaje automático:

1. Aprendizaje supervisado

El aprendizaje supervisado es cuando una máquina utiliza datos y comentarios de los humanos sobre un caso para ayudarla a producir el resultado deseado. Por ejemplo, una empresa puede mostrar a la máquina 500 imágenes de una señal de stop y 500 imágenes que no son una señal de stop. En este caso, la señal de stop y la que no lo es son el resultado y se convierten en los datos etiquetados. Bajo la supervisión de los datos etiquetados, la máquina aprende sobre la relación de la señal de stop. Esto le permite clasificar si una imagen es o no una señal de stop.

El aprendizaje supervisado se basa en tareas y puede ser útil para predecir el siguiente valor en un modelo. Los algoritmos de aprendizaje supervisado más comunes son:

  • Regresión lineal
  • Máquinas de vectores de apoyo (SVM)
  • Árboles de decisión
  • Redes neuronales
  • Naive Bayes
  • El vecino más cercano
  • Árboles con gradiente
  • Bosque aleatorio
  • Regresión logística

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2. Aprendizaje no supervisado

En el aprendizaje no supervisado, la máquina carece de la ayuda del usuario. En su lugar, encuentra patrones en los datos que los humanos pueden haber pasado por alto y descubre resultados desconocidos. A diferencia del aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado utiliza datos no etiquetados como puntos de información. Mediante el uso de estos puntos de datos, la máquina hace referencias para descubrir patrones y estructuras significativas. El aprendizaje no supervisado se basa en los datos y se centra en la búsqueda de clusters. Algunos algoritmos de aprendizaje no supervisado son:

  • Agrupación de K-means
  • Mapas autoorganizados
  • Modelos de mezcla gaussiana
  • Análisis de componentes principales (PCA)
  • Norma de asociación

3. Aprendizaje por refuerzo

El aprendizaje por refuerzo utiliza un método de ensayo y error para mejorar y aprender de nuevas situaciones. Para reforzar y maximizar las acciones favorables, utiliza un sistema de recompensa que envía una señal positiva por el buen comportamiento. Este tipo de aprendizaje se basa en el comportamiento.

Para utilizar el aprendizaje por refuerzo, hay que tener un agente y un entorno, y el objetivo es conectar ambos mediante un bucle de retroalimentación. Por ejemplo, si quieres que tu máquina complete un laberinto, el agente sería el algoritmo de aprendizaje y el entorno sería el laberinto. Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo incluyen:

  • Q-learning
  • Búsqueda de árboles de Monte-Carlo (MCTS)
  • Diferencia temporal (DT)
  • Ventaja asíncrona actor-crítica (A3C)

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4. Aprendizaje semisupervisado

El aprendizaje semisupervisado utiliza un conjunto limitado de datos etiquetados para entrenarse en la conformación de los requisitos de una operación. Este aprendizaje combina una pequeña cantidad de datos etiquetados con un gran volumen de datos sin etiquetar, utilizando tanto el aprendizaje supervisado como el no supervisado. Puede ser un método que ahorre costes, ya que sólo implica el uso de una cantidad limitada de datos etiquetados.

Para utilizar este tipo de aprendizaje, entrena a la máquina con una pequeña cantidad de datos etiquetados. A continuación, le das un conjunto de datos sin etiquetar para que prediga las salidas. Estas salidas son pseudoetiquetas, ya que pueden ser inexactas. Una vez que se tienen las pseudoetiquetas, se vinculan con los datos etiquetados. También vincula las entradas de datos de los datos etiquetados con las entradas de los datos no etiquetados. Por último, entrena el modelo con los datos etiquetados para minimizar los errores y mejorar la precisión del modelo. Algunos algoritmos de aprendizaje semisupervisado son:

  • Clasificador Naive Bayes autoformado
  • Redes generativas adversariales (GAN)
  • Arquitectura general para la ingeniería de textos (GATE)

¿Cuándo utilizan las empresas cada tipo de aprendizaje automático?

Las empresas utilizan diferentes tipos de aprendizaje automático en función de sus objetivos finales. Los siguientes son algunos ejemplos de cuándo una empresa podría utilizar cada tipo de aprendizaje automático:

Aprendizaje supervisado

Una empresa puede utilizar el aprendizaje supervisado para los siguientes fines:

  • Predecir la pérdida de clientes, o el porcentaje de clientes que dejaron de usar un producto
  • Predicción de la probabilidad de cierre de una venta
  • Estimación de las elasticidades del precio del producto
  • Clasificar a los clientes en función de factores, como si pueden devolver un préstamo
  • Evaluar las características del producto que hacen más probable su venta
  • Realización de una evaluación de riesgos

Aprendizaje no supervisado

El aprendizaje no supervisado ayuda a las empresas a realizar las siguientes tareas:

  • Separar a los clientes en grupos distintos en función de sus características, como la edad
  • Controlar el rendimiento de los empleados
  • Descubrir qué productos es más probable que los clientes compren en combinación con otros productos
  • Producir información relevante en un sitio de búsqueda

Aprendizaje por refuerzo

Las empresas pueden utilizar el aprendizaje por refuerzo cuando intentan alcanzar los siguientes objetivos:

  • Determinación de los resultados al final de un videojuego
  • Personalizar las sugerencias a los clientes
  • Enseñar a los robots a realizar tareas
  • Gestionar los recursos de forma eficiente y reducir el consumo
  • Estimación de parámetros

Aprendizaje semi-supervisado

El aprendizaje semi-supervisado ayuda a las empresas a realizar tareas como:

  • Clasificación y localización de una gran cantidad de documentos de texto etiquetados
  • Manipulación y etiquetado de audio y vídeo
  • Procesamiento del lenguaje natural
  • Clasificación de la relevancia de las páginas web en un motor de búsqueda

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