El aprendizaje automático es un gran campo de estudio que se superpone y hereda ideas de muchos campos relacionados, como la inteligencia artificial. El enfoque de esta disciplina es aprender, es decir, adquirir habilidades o conocimientos a partir de la experiencia. Por lo general, esto significa sintetizar conceptos útiles a partir de la asimilación de una gran cantidad de datos por parte de la máquina. En este sentido son varios los tipos de Machine Learning que nos podemos encontrar.

Existen desde campos completos de estudio hasta técnicas específicas. En este artículo haremos una pequeña introducción a los diferentes tipos de aprendizaje que puede encontrar en el campo del Machine Learning.

 

¿Cuáles son los tipos de aprendizaje automático?

El Machine Learning es un campo de estudio y de trabajo que se centra en que las máquinas, programas y ordenadores sean capaces de aprender para automatizar determinados procesos y simplificar el trabajo o aumentar el confort de los seres humanos.

Algunos tipos de aprendizaje describen subcampos completos de estudio compuestos por muchos tipos diferentes de algoritmos, como el aprendizaje supervisado. Por otro lado, otros tipos de Machine Learning se encargan de describir técnicas como la transferencia de aprendizaje. Las opciones son variadas y, además, cambiarán y evolucionarán con el paso de los años.

Para convertirte en un profesional del aprendizaje automático es necesario que, al menos, estés familiarizado con los principales tipos de Machine Learning que te vas a encontrar. Después, con formación y práctica te vas a poder especializar en lo que te llame más la atención.

• Supervisado
• No supervisado
• Por refuerzo

En los siguientes apartados vamos a ir desarrollando algunos de los más importantes y que más se usan en la actualidad.

 

¿Qué problemas nos encontramos en el machine learning?

En esta categoría se engloban los tres principales tipos de Machine Learning que te vas a encontrar o, por lo menos, de los que más has oído hablar: aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo. Vamos a entrar un poco más en detalle en cada uno de ellos.

Aprendizaje supervisado (Supervised Learning)

El aprendizaje supervisado describe una clase de problema que implica el uso de un modelo, un algoritmo, para que el programa pueda aprender a partir de la experiencia.

Estos modelos se ajustan a unos datos de entrenamiento compuestos tanto por datos de entrada como por datos de salida. Estos se utilizan para hacer predicciones en conjuntos de prueba. Para ello solo se proporcionan los datos de entrada mientras que los datos de salida del modelo de entrenamiento se comparan con las variables objetivo.

De esta forma, mediante supervisión humana, el programa o la máquina es capaz de aprender, ya que retiene la información de las pruebas y cada vez arroja mejores resultados para un mismo modelo.

Aprendizaje no supervisado (Unsupervised learning)

En comparación con el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado opera solo sobre los datos de entrada sin salidas o variables objetivo. Además, como tal, el aprendizaje no supervisado no tiene a una persona que se dedica a ir corrigiendo el modelo de entrada para facilitar el aprendizaje por parte del programa o máquina.

Aprendizaje por refuerzo (Reinforcement learning)

Es similar al aprendizaje supervisado ya que el modelo tiene alguna respuesta de la cual aprender, aunque la retroalimentación puede retrasarse, lo que dificulta que la máquina sea capaz de interpretar bien el modelo de entrenamiento y causa y efecto.

Un ejemplo de aprendizaje por refuerzo es un juego en el que la máquina tiene el objetivo de obtener una puntuación alta y, para lograrlo, puede realizar movimientos que, en función de si son acertados o erróneos, acaban por recibir comentarios de refuerzo o de castigo.

Se trata de un tipo de machine learning que traslada el condicionamiento clásico al aprendizaje automático.

 

¿Cuáles son las técnicas para el aprendizaje automático?

Son muchas las técnicas para el aprendizaje automático que se describen como tipos de Machine Learning. En este apartado vamos a ver algunos de los más comunes entre los que están, el aprendizaje multitarea, por transferencia o en combinados. Hay algunos más, pero estos son tres de los principales.

Multitarea

Implica diseñar un modelo que se pueda entrenar en múltiples tareas relacionadas de tal manera que el rendimiento del modelo se mejore mediante el entrenamiento en todas ellas más que con el entrenamiento en una sola tarea.

Transferencia

La técnica de aprendizaje por transferencia es un enfoque útil en problemas donde hay una tarea relacionada con principal de interés y la primera tiene una gran cantidad de datos.

Se diferencia del aprendizaje multitarea en que las distintas tareas se aprenden de forma secuencial, con distintos modelos y no al mismo tiempo, en paralelo y mediante un solo modelo.

Combinados

El objetivo del aprendizaje combinado es lograr un mejor rendimiento con el conjunto de modelos en comparación con cualquier modelo individual. Esto implica decidir cómo crear modelos usados en el conjunto y combinar mejor las predicciones resultantes de cada entrenamiento del modelo.

 

¿Qué algoritmos existen en machine learning?

Para que el aprendizaje automático funcione, para que las máquinas y programas sean capaces de aprender con cualquiera de los tipos de Machine Learning, son necesarios una serie de algoritmos:

• De regresión. Con ellos, el programa de machine learning realiza estimaciones y comprende las relaciones existentes entre las variables que debe estudiar.
• Bayesianos. Estos algoritmos clasifican los valores independientemente de cualquier otro dato en el conjunto que se quiere estudiar. Se trata de uno de los más implementados ya que permite realizar clasificaciones de datos de alta complejidad.
• De agrupación. Son utilizados en el aprendizaje automático no supervisado ya que permite organizar y categorizar todos los datos que no están etiquetados.
• Árbol de decisión. Se trata de una herramienta muy útil para que el programa de machine learning decida con base en una serie de criterios preestablecidos. Se parece a un diagrama de flujo.
• Redes neuronales. Usados en Deep Learning, se trata de redes neuronales artificiales que basan su funcionamiento en el del cerebro humano. Establece conexiones entre los nodos (neuronas) en las que se conectan entre ellos para dar solución a los problemas planteados.
• De aprendizaje profundo. Se trata de todos aquellos que son capaces de ejecutar datos a través de capas compuestas a través de redes neuronales en las que pasan una representación simplificada de los datos.

 

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Ahora ya conoces los distintos tipos de Machine Learning, los algoritmos y algunas de las técnicas que más se usan para entrenar los programas y máquinas. Queda que te decidas a dar el salto y te formes en uno de los campos más apasionantes y con futuro dentro del sector de la inteligencia artificial.

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