Inteligencia artificial aplicada al machine learning

¿Qué es el machine learning?

Machine learning es la configuración de las máquinas para que tengan la capacidad de aprender, a partir de información y datos almacenados o recopilados. A fin de identificar patrones y apoyar en decisiones con la mínima interacción humana; permitiendo optimizar tus procesos del día a día, logrando adaptarse a la situación y ajustarse a los cambios en el comportamiento de muchos sistemas donde predomina lo aleatorio. Este concepto lo puedes usar para dar ciertas recomendaciones en línea, conducir coches autónomos o ayudar a los médicos con los diagnósticos.

En este caso, el aprender significa que deben de identificar patrones complejos en un vasto recopilatorio de información y lo que realmente se llevan las máquinas es un algoritmo que compara los datos; útil para predecir los comportamientos futuros.

Pasan de analizar e identificar estructuras similares a realizar múltiples acciones con tus históricos de acuerdo con la programación cargada. A la par, el sistema mejora automáticamente conforme pasa el tiempo, dándote mejores resultados que al inicio de su implementación y favoreciendo los intereses de cualquier negocio con elementos estadísticos.

La cantidad de datos que actualmente se generan a nivel mundial se incrementa de forma exponencial y extraer esa información por tu propia cuenta es cada vez más difícil debido al tiempo y recursos que se pueden perder o desaprovechar. Además, en el día a día significa una ventaja competitiva presentar de forma estadística los datos obtenidos. Aunque esto puede resumirse en múltiples estrategias y decisiones comerciales, es necesario que cuentes con datos de buena calidad, la tecnología adecuada y un buen modelo de análisis para que generes diagramas de comportamientos analíticos de gran volumen y complejidad.

El resultado de dichos procesos te llevará a conseguir un alto valor de predicciones; disminuir considerablemente el margen de error. Además, te permitirá realizar evaluaciones casi inmediatas de algún área de impacto y te ayudará a la toma de mejores decisiones para el desarrollo de cualquier negocio. No obstante, dependiendo de la cantidad, la tarea y la disponibilidad de los datos a utilizar, es el tipo de aprendizaje automático que le otorgarás a tu desarrollo de IA como veremos ahora.

En este caso existen cuatro aprendizajes esenciales: supervisado, no supervisado, semisupervisado y por refuerzo como explicaremos a continuación.

Aprendizaje supervisado

En esta categoría eres tú quien le dice al modelo lo que quieres que aprenda, aunque requiere de datos categorizados o etiquetados para ser utilizado. Los datos etiquetados contemplan dos modelos:

• Modelo de clasificación: da como resultado un grupo de elementos finitos (binarios o multiclase).
• Modelo de regresión: produce como salida un valor real o concreto.

Aprendizaje no supervisado

Al ser un tipo de aprendizaje “no supervisado”, trabaja con datos que no tienen una etiqueta para categorizar o predecir. Este método es usado para labores donde se requiere analizar y comprobar datos para extraer nueva información o agrupar sus entidades por afinidad o tópico. Además, son ocupados para disminuir el tamaño de un conjunto de datos, haciendo que grandes cantidades de elementos a revisar se reduzcan con entrenamiento, mejorando su rendimiento y facilitando la captura visual de la información.

Aprendizaje semisupervisado

A veces los datos a manejar no están etiquetados o categorizados por alguna característica y se dificulta a la IA entender el contexto de los objetos. Por tal motivo, debes etiquetarlos manualmente. Cuando obtienes un grupo considerable, entrenas a uno o varios algoritmos de aprendizaje supervisado sobre el conjunto seleccionado para que al final utilices los modelos resultantes del entrenamiento realizado.

Aprendizaje por refuerzo

Este método es un aprendizaje automático que fija objetivos a largo plazo para obtener un mayor beneficio y lograr soluciones óptimas, por lo cual recompensa los comportamientos deseados y penaliza los no deseados en distintas formas, como con el condicionamiento operante en psicología. Usando este aprendizaje el algoritmo podrá percibir e interpretar su entorno, realizando acciones y aprendiendo de ellas a través de prueba y error. Este tipo de enseñanza la puedes aplicar principalmente en los videojuegos, no obstante, también aplica en la robótica, en los sistemas de control u optimización de recursos.

Dicho todo lo anterior, utiliza los algoritmos con sus respectivos aprendizajes para clasificar cosas, encontrar patrones, tomar decisiones fundamentadas o predecir resultados y los cuales podrás usar uno por uno o combinarlos de distintas formas para lograr una precisión mayor cuando lo apliques a datos complejos y más erráticos. Como comentaba Juan Murillo:

“Es su flexibilidad y su capacidad para adaptarse a los cambios en los datos a medida que van entrando en el sistema y aprender de las propias acciones del modelo. Ahí radica el aprendizaje y el dinamismo de los que carecían las técnicas previas”.

Es muy reconocido que el machine learning apoya a muchas empresas y a personas en particular para facilitar muchas acciones con sólo un comando por voz o escrito. Dichos hechos se pueden representar en aplicaciones donde la inteligencia artificial contribuye al desarrollo de procesos específicos, tales como:

• Motores de recomendación: Los cuales te ayudan mediante sugerencias de vistas, productos, canciones o películas. Son esa clase de inteligencia artificial que está al pendiente de tus preferencias mediante búsquedas y compras en línea.
• Mantenimiento predictivo: Aporta información valiosa acerca del estado o los problemas que presenten las máquinas; te muestra las posibles ineficiencias que presenta en ese momento. Su implementación te beneficia en el ahorro de costos, alerta de posibles interrupciones por avería y a predecir problemas potenciales.
• Automatización de procesos: Las bases de datos en cualquier área, ya sea administrativa o de producción, contienen datos aleatorios y amplios que confunden a cualquier persona solo con verlos. Utilizando el machine learning podrás optimizar la búsqueda de patrones entre los datos, la mejora de los flujos de trabajo e incluso a automatizar tareas, las cuales tienden a arrojar errores.
• Ciberseguridad: Como la mayoría de los malwares usan códigos similares, el machine learning aprende de su estructura y composición haciendo que los siguientes ataques de programas no deseados sean bloqueados. De igual modo, te protege de los fraudes o engaños mediante la detección de transacciones ilegales o procesos de dudosa procedencia.

Retos del machine learning: entre el aprendizaje y el error

Aunque el futuro de la IA y el machine learning se vea muy claro, la realidad es que todavía tiene retos muy importantes por superar. Algunos de los desafíos por los cuales atraviesa son el sesgo (que habla sobre la desproporción a favor o en contra de resultados, cosas o personas), algoritmos y al error humano. Justo en este punto se relaciona, ya que al estar los últimos en aprendizaje y adaptación continua, los errores y las correlaciones falsas pueden dañar seriamente la lógica aprendida, propagándose rápidamente y contaminando los resultados analizados.

Otro reto proviene de los mismos modelos del machine learning, debido a que los resultados y el algoritmo son tan complejos que no pueden ser entendidos ni explicados por las personas. A esto se le llama “caja negra” y representan un riesgo para cualquier situación, ya sea empresarial o personal, porque son incapaces de determinar el cómo o por qué un algoritmo llegó a cierta conclusión o dirección en particular.

Igualmente, el conocimiento tácito, aquel que utilizas de forma intuitiva, es un elemento importante porque existen ciertos datos de contexto de cualquier proceso o dominio. Si no los identifican a tiempo o lo entrenan adecuadamente, es muy probable que no sea posible comprender la información entera de cualquier registro o grupo de datos.

Por último, la privacidad es uno de los desafíos más discutidos dado que se tiene poco conocimiento de su contexto, de la protección y seguridad de los datos. Han existido diversos casos sobre robo de información o mal manejo de los datos recopilados por el machine learning, por ello se ha instado invertir en seguridad en cuestión de vulnerabilidad, piratería o ciberataques.

Dicho lo anterior, repasamos que la inteligencia artificial junto con el machine learning ha ayudado a la humanidad a realizar descubrimientos científicos o aumentar la producción de las industrias. No obstante, a pesar de tener una visión idealista sobre su desarrollo y posible uso, la realidad es que presenta muchos retos a superar; su manejo es volátil si no se tienen los conocimientos adecuados y cualquier desbalance podría causar el rechazo de mucha información importante, la pérdida de datos ya obtenidos y el cuestionamiento entre la sociedad, o incluso, entre la misma comunidad científica.

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