El aprendizaje automatico IA no es un concepto nuevo, fue acuñado por Arthur Samuel en el año 1959. Hoy vemos que casi todos siguen su camino para adoptar el aprendizaje automatico IA.
El mundo que nos rodea cambia rápidamente y las máquinas se vuelven más inteligentes. Las máquinas aprenden de los datos que hemos recopilado a lo largo de los años y de lo que generamos cada día.
Es principalmente porque, hoy en día, tenemos los recursos necesarios, la gran cantidad de datos que se pueden utilizar para extraer conclusiones significativas y el poder de procesamiento para aprender de los datos y hacer predicciones.
El aprendizaje automatico IA no es solo una palabra de moda, sino una nueva dimensión del conocimiento. Quién podría haber sabido que las máquinas podían obtener ideas que nadie sabía que existían.
Las recomendaciones que obtienes en sitios web populares de comercio electrónico como Amazon, Flipkart, etc. utilizan el aprendizaje automatico IA para recomendar artículos que probablemente comprarías.
Los asistentes digitales como Google Assistant, Siri y Alexa usan el aprendizaje automatico IA para mostrarle las respuestas a las infinitas combinaciones de preguntas que pueda tener.
Tesla ha desarrollado automóviles eléctricos automáticos que tienen pilotos automáticos basados en el aprendizaje automatico IA para conducir en carreteras sin intervención humana.
Dado que el aprendizaje automatico IA es reconocido como un avance importante en casi todos los campos, es importante comprender lo que realmente es.
Pero primero, vamos a entender por qué un concepto así sería útil para cualquiera con un ejemplo muy básico de correos electrónicos SPAM vs HAM (no spam).
¿Por qué aprendizaje automatico IA?
Siempre que acceda a su correo electrónico a través de un cliente de correo electrónico Gmail o Outlook. Debe haber notado que algunos correos electrónicos están en su bandeja de entrada mientras que otros se mueven a la carpeta SPAM sin que explícitamente le indique al cliente o al proveedor de servicios de correo electrónico que ciertos correos electrónicos son correos basura para usted.
Esto no es un milagro, sino una aplicación de aprendizaje automatico IA. Los sistemas están capacitados en una gran colección de correos electrónicos que se han identificado previamente como correos electrónicos de SPAM o HAM.
Esta capacitación les ha dado el poder de distinguir y categorizar cualquier correo electrónico nuevo tal como se recibe.
La aplicación parece bastante básica, pero imagine la situación si cada usuario tuviera que hacer esta categorización cada día; así de poderoso es. Supongamos que no existiera dicho sistema y cada día su bandeja de entrada estaba llena de correos electrónicos irrelevantes.
Tendría que dedicar entre 15 y 20 minutos al día solo para clasificar los correos electrónicos relevantes y eliminar los irrelevantes. Repetir la misma tarea todos los días sería realmente tedioso y perdería tiempo. Esto es cuando una máquina puede intervenir y hacer una gran diferencia. Le ahorraría más tiempo y energía.
El mismo principio se replica en las empresas que usan enormes sumas de datos generados cada día para resolver problemas de la vida real. De hecho, cada día estamos generando aproximadamente 2.5 Quintillones de bytes de datos . Las empresas pueden aprovechar toda esta información con un inmenso potencial y extraer información significativa de ella.
Definición de aprendizaje automatico IA
No hay una definición única que pueda explicar completamente qué es el aprendizaje automatico IA. Por lo tanto, a continuación se muestra una definición que explica su esencia.
El aprendizaje automatico IA se puede definir como la capacidad de las máquinas para aprender de los datos de una manera que puedan hacer predicciones precisas (hasta cierto punto) sin que el programador realmente programando las máquinas para nuevos puntos de datos.
Vamos a dividir esta definición para entenderla mejor. Establece que dado un conjunto de datos ( gran cantidad de datos generalmente resulta mejor), podemos usar un algoritmo que aprenda los datos e intente identificar cualquier patrón en él.
Por ejemplo, en el ejemplo de SPAM / HAM, el algoritmo intentará comprender qué palabras o estilo se siguen en los correos electrónicos que se consideran SPAM o HAM.
Una vez que el algoritmo entiende estos patrones, alcanza un estado donde ahora puede predecir si un nuevo punto de datos (en este ejemplo, un nuevo correo electrónico) será probablemente un SPAM o un HAM con cierta precisión.
El aprendizaje automatico IA es una campo multidisciplinario que incluye la yuxtaposición de Informática, Estadística y Matemáticas que trabajan juntas para resolver problemas utilizando datos.
Hay varios algoritmos de aprendizaje automatico IA como Support Vector Machine, Random Forest, K-Means Clustering algorithm y muchos otros que se usan en todo el mundo.
Clasificación de Aprendizaje Automatico IA
El aprendizaje automatico IA se clasifica en tres tipos diferentes, a saber, Aprendizaje Automatico IA supervisado, Aprendizaje Automatico IA sin supervisión y Aprendizaje automático IA por refuerzo.
Aprendizaje Automatico IA Supervisado
Cuando tiene un conjunto de datos donde conoce los diversos factores que pueden afectar su predicción y los resultados, usamos aprendizaje automatizado supervisado.
Aquí, para cada entrada X ponemos el algoritmo, obtenemos una salida y . El verdadero valor de salida para la entrada ya lo conocemos. La corrección se realiza si la predicción es incorrecta, lo que mejora nuestro modelo y aumenta su precisión.
Este proceso continúa hasta que la información máxima se puede recuperar de los datos. Los algoritmos pretenden asignar las entradas a las salidas respectivas con la mayor precisión posible. Los ejemplos incluyen Regresión logística, Naive Bayes, etc.
Predecir los precios de la vivienda
Supongamos que tener un conjunto de datos de casas con características como área, ubicación, habitaciones y precios de venta.
Podemos usar el Aprendizaje Automatico IA Supervisado para entrenar un algoritmo para encontrar un patrón en las características y su relación con los precios de la vivienda.
Entonces, cada vez que damos los detalles de una nueva casa, nuestro algoritmo puede dar una buena estimación de su precio de venta.
Aprendizaje Automatico IA No Supervisado
A veces nos encontramos con problemas donde tenemos los datos pero no sé cómo se vería el resultado. Los datos tienen información oculta que el aprendizaje automatico IA puede comprender y revelar, pero debido a que carece de las etiquetas adecuadas, no se puede aplicar el aprendizaje supervisado.
En tal escenario, el aprendizaje automatico IA no supervisado puede ser útil. El aprendizaje no supervisado clasificaría los datos y produciría clases basadas en similitudes que existen en los datos. Los algoritmos de ejemplo comunes incluyen Análisis de Componentes Principales (PCA), Agrupación de K-Means, etc.
Sistema de recomendación
Supongamos que tenemos un conjunto de datos de películas y algunos usuarios. Una vez que los usuarios comienzan a mirar películas, se graban sus preferencias.
Aunque antes no había clases en el conjunto de datos, ahora los usuarios pueden clasificarse mediante Aprendizaje automático no supervisado en grupos (clústeres) donde los usuarios de un grupo determinado comparten intereses de películas comunes.
Ahora, considerando que los usuarios A y B pertenecen al mismo grupo, si el usuario A vio una película y le gustó, la misma película también se puede recomendar al usuario B.
Aprendizaje Automatico IA reforzado
En esta clase de aprendizaje automático, las máquinas aprenden e intentan adaptarse a un comportamiento ideal en el entorno dado.
El algoritmo entiende el entorno y toma acciones disponibles, adoptando las que conducen a recompensas. El algoritmo usa un sistema basado en recompensa para mejorar su rendimiento.
Este enfoque de golpe y prueba ayuda al algoritmo a mejorar gradualmente con el tiempo y a entrenar solo. Los ejemplos incluyen Q-Learning, Monte Carlo, etc.
Juegos
El aprendizaje de refuerzo es realmente útil en modelos de entrenamiento que pueden aprender a jugar juegos. AlphaGo Zero es un sistema con alimentación de IA que ha sido capaz de jugar al juego Go desde cero, jugando consigo mismo y actuando como el maestro que otorga recompensas y castigos.
Usó el aprendizaje de refuerzo y llegó a tener tanta experiencia que ahora tiene el potencial de ganar contra el mejor jugador humano de Go.
Conclusión
El aprendizaje automático es un concepto realmente hermoso, que es resolver problemas de la vida real usando datos. Es solo el comienzo de una era en la que aún queda mucho por explorar, y quién sabe qué más información tienen nuestros datos para nosotros.
Por favor, siéntete libre de compartir tus comentarios.