Introducción al Aprendizaje Automático. Machine Learning

¿Alguna vez te has preguntado cómo tu teléfono sabe qué canción quieres escuchar o cómo las plataformas de streaming te recomiendan series? Eso es gracias al aprendizaje automático, o Machine Learning (ML). En pocas palabras, el aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial (IA) que permite a las máquinas aprender y mejorar a partir de la experiencia, sin necesidad de ser programadas explícitamente para cada tarea.

El aprendizaje automático no significa que las computadoras piensen como los humanos (¡aún no!), sino que analizan datos, encuentran patrones y hacen predicciones o decisiones basadas en ellos. Es como enseñar a una computadora a «aprender por sí misma» utilizando datos como si fueran ejemplos de un maestro.

¿Por qué es importante el aprendizaje automático?

Machine Learning está presente en muchas partes de nuestra vida diaria, incluso si no nos damos cuenta. Algunas aplicaciones comunes incluyen:

Asistentes virtuales como Alexa o Siri, que entienden tus preguntas y responden en segundos.
Recomendaciones personalizadas en plataformas como Netflix o YouTube, basadas en tus gustos y comportamiento.
Detección de fraudes en transacciones financieras, identificando actividades sospechosas en tiempo real.
Predicción de enfermedades en el campo médico, ayudando a los doctores a tomar mejores decisiones.

El aprendizaje automático también es clave para innovaciones tecnológicas como los vehículos autónomos y las herramientas de traducción automática.

¿Cómo funciona el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático utiliza algoritmos que analizan grandes cantidades de datos para encontrar patrones y tomar decisiones. Estos algoritmos pueden clasificarse en diferentes tipos, dependiendo del tipo de problema que queremos resolver. Los tipos principales de machine learning son:

Aprendizaje supervisado.
Aprendizaje no supervisado.
Aprendizaje por transferencia.

Aprendizaje Supervisado

Los principales tipos de aprendizaje supervisado son la clasificación y la regresión.

Clasificación:

La clasificación trata de asignar etiquetas a ejemplos o datos. La salida es discreta, lo que significa que el modelo elige entre un conjunto predefinido de categorías o clases.

Ejemplo sencillo:

Problema: Un modelo que clasifique si un correo electrónico es spam o no spam.
Clases: «Spam», «No spam».
Entrada: Datos del correo, como palabras clave, frecuencia de términos, etc.
Salida esperada: Una etiqueta (spam o no spam).

Casos comunes de clasificación:

Clasificar imágenes en categorías (gato, perro, auto).
Diagnóstico médico: determinar si un tumor es maligno o benigno.
Predicción de si un cliente comprará o no un producto (sí/no).

Técnicas típicas:

Regresión logística (a pesar del nombre, es clasificación).
Árboles de decisión y bosques aleatorios.
Redes neuronales para problemas complejos (como imágenes o voz).

Regresión:

La regresión se enfoca en predecir valores numéricos continuos, como precios, temperaturas, o cualquier métrica medible.

Ejemplo sencillo:

Problema: Predecir el precio de una casa.
Entrada: Características como tamaño, ubicación, número de habitaciones.
Salida esperada: Un valor continuo (el precio en dólares).

Casos comunes de regresión:

Predecir el valor de acciones en el mercado financiero.
Estimar el consumo de energía según las condiciones climáticas.
Modelar el crecimiento de una población.

Técnicas típicas:

Regresión lineal (relaciones simples entre variables).
Regresión polinómica (para relaciones más complejas).
Máquinas de soporte vectorial (SVM) para regresión.

Aprendizaje No supervisado

En el aprendizaje no supervisado, el modelo no tiene etiquetas o valores conocidos como referencia. En lugar de predecir algo específico, su objetivo es descubrir patrones, estructuras o relaciones dentro de los datos. Los dos problemas principales aquí son agrupamiento (clustering) y reducción de dimensionalidad.

El objetivo del agrupamiento es dividir los datos en grupos (o clústeres) basándose en su similitud. Aquí, los grupos no están predefinidos: el modelo los «descubre» analizando las relaciones entre los datos.

Ejemplo sencillo:

Problema: Agrupar clientes según su comportamiento de compra.
Entrada: Datos como frecuencia de compras, montos gastados, productos preferidos.
Salida esperada: Grupos como «compradores frecuentes», «compradores ocasionales», etc.

Casos comunes:

Clasificación de clientes en marketing (segmentación).
Agrupamiento de genes en biología.
Identificar patrones de fraudes en transacciones.

Técnicas típicas:

K-means clustering: Divide los datos en un número predefinido de grupos.
DBSCAN: Agrupa puntos cercanos y detecta puntos atípicos (outliers).
Modelos jerárquicos: Construyen una jerarquía de clústeres.

Aprendizaje por transferencia

La idea básica es aprovechar el conocimiento aprendido por un modelo en un dominio o tarea para aplicarlo a otra tarea relacionada. Esto es útil cuando:

Tienes pocos datos para entrenar desde cero.
La nueva tarea tiene similitudes con la tarea original del modelo preentrenado.

¿Cómo funciona?
Entrenamiento previo (Pre-training):
Se entrena un modelo en un conjunto de datos grande y genérico (como imágenes de gatos, perros, autos, etc., si trabajamos con imágenes).
Ejemplo: Modelos como ResNet o BERT se entrenan en enormes cantidades de datos.
Ajuste fino (Fine-tuning):
Se reutilizan las características aprendidas por el modelo preentrenado.
Se entrena nuevamente el modelo, pero con un conjunto de datos más pequeño y específico para la nueva tarea.

Ejemplo en Texto: Transferencia de Conocimientos Lingüísticos
Tarea original: Un modelo como BERT se entrena en un corpus gigante (Wikipedia y libros).
Nueva tarea: Analizar sentimientos en reseñas de productos.
Implementación:
Las representaciones de palabras aprendidas por BERT se reutilizan.
Se agrega una capa que clasifique las reseñas como «positivas» o «negativas».

Mención breve: Aprendizaje por refuerzo

Aunque no es el foco principal de este artículo, vale la pena mencionar el aprendizaje por refuerzo. Este tipo de aprendizaje automático se basa en probar diferentes acciones y aprender de las recompensas o penalizaciones obtenidas. Es muy útil para entrenar:

Robots que aprenden a caminar.
Modelos que juegan videojuegos de manera autónoma, como AlphaGo.
Sistemas de navegación autónoma.

Conclusión: Imagina el potencial

El aprendizaje automático está revolucionando cómo resolvemos problemas en todas las áreas, desde la tecnología hasta la medicina y el entretenimiento. Si estás pensando en cómo podrías usar machine learning en tu vida diaria o en un proyecto personal, considera esto: ¡las posibilidades son infinitas! ¿Cómo te gustaría aplicar estos conceptos en tu mundo? Piensa en un problema que quieras resolver, y quizá Machine Learning sea la respuesta.