Los algoritmos de Machine Learning están ayudando a avanzar con pasos de gigante a la Inteligencia Artificial. Vivimos en una era digital que provoca que los avances tecnológicos se sucedan rápidamente sin poder predecir exactamente cuál será el próximo paso.
Sin embargo, el Machine Learning tiene unos procesos de aprendizaje definidos que nos hacen tomar conciencia de la capacidad de estos mecanismos. Según nuestra selección, estos 3 métodos son fundamentales para entender cómo el Machine Learning aprende.
- Clasificación
Una clase de aprendizaje automático supervisado, el método de clasificación explica o predice un valor de clase.
Por ejemplo, pueden ayudar a predecir si un cliente en línea comprará un producto o no. La salida puede ser sí o no: no comprador o comprador.
Pero los métodos de clasificación no se limitan a 2 clases. Por ejemplo, un método de clasificación podría ayudar a evaluar si una imagen dada contiene un camión o un automóvil.
En ese caso, el resultado será 3 valores diferentes:
1) La imagen contiene un automóvil,
2) La imagen contiene un camión,
3) La imagen no contiene ni un automóvil ni un camión.
De este modo, gracias a la clasificación se crea una categorización que permite al elemento tomar decisiones más rápidas y anticiparse a la actuación necesaria en cada caso.
- Regresión
Ayudan a los desarrolladores a explicar o predecir un valor numérico particular que se basa en un conjunto de datos anterior, por ejemplo, prediciendo el precio de una propiedad en función de los últimos datos de precios para propiedades similares.
La forma más simple es la regresión lineal, donde usamos algunas ecuaciones matemáticas de la línea (y = m * x + b) para modelar un conjunto de datos.
Podemos formar un modelo de regresión lineal con la ayuda de diferentes pares de datos (x, y) calculando la pendiente y la posición de una línea que minimiza la distancia total entre todos los puntos de datos y la línea. En otras palabras, aquí calculamos la intersección (b) y la pendiente (m) para una línea que se aproxima mejor a las observaciones en los datos.
- Redes neuronales y deep learning
A diferencia de las regresiones logísticas y lineales que se consideran modelos lineales, el único objetivo de las redes neuronales es capturar modelos no lineales en los datos agregando capas de parámetros al modelo.
De hecho, la estructura de la red neuronal es lo suficientemente flexible como para construir nuestra conocida regresión logística y lineal. El término deep learning proviene de la red de neuronas con muchas capas ocultas y abarca una amplia gama de arquitecturas.
Es particularmente difícil seguir la evolución del aprendizaje en profundidad, en parte porque las comunidades de investigación e industria han duplicado sus esfuerzos de aprendizaje, creando nuevas metodologías todos los días.
Para obtener el máximo rendimiento, las técnicas de aprendizaje profundo necesitan una gran cantidad de datos y un gran poder de cómputo, ya que este método le permite autoajustar varios parámetros dentro de arquitecturas gigantes.
Es fácil comprender por qué los profesionales del deep learning necesitan computadoras muy potentes que estén equipadas con GPU (unidades de procesamiento gráfico).
En particular, los métodos de aprendizaje profundo han sido extremadamente exitosos en áreas de visión (clasificación de imágenes), audio, texto y video. Los paquetes de software más comunes para el aprendizaje profundo son PyTorch y Tensorflow.
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