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Aprendizaje automático
¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial que permite que los sistemas aprendan y predigan resultados sin una programación explícita. A menudo se usa indistintamente con el término IA porque es la técnica de IA que ha tenido el mayor impacto en el mundo real hasta la fecha, y es lo que es más probable que use en su negocio. Los chatbots, las recomendaciones de productos, los filtros de spam, los vehículos autónomos y una gran variedad de otros sistemas aprovechan el aprendizaje automático, al igual que los "agentes inteligentes" como Siri y Cortana.
En este artículo de Fortune, ¿Cuál es la diferencia entre la inteligencia artificial y el aprendizaje automático?, el autor describe claramente la diferencia entre IA y aprendizaje automático: “IA es el concepto más amplio de máquinas que pueden realizar tareas de una manera que consideraríamos inteligente”. ”, mientras que el aprendizaje automático es “una aplicación actual de IA basada en la idea de que realmente deberíamos poder dar acceso a las máquinas a los datos y dejar que aprendan por sí mismas”.
¿Cómo funciona el aprendizaje automático?
En lugar de escribir algoritmos y reglas que toman decisiones directamente o intentar programar una computadora para que "sea inteligente" usando conjuntos de reglas, excepciones y filtros, el aprendizaje automático enseña a los sistemas informáticos a tomar decisiones aprendiendo de grandes conjuntos de datos. Los sistemas basados en reglas se vuelven rápidamente frágiles cuando tienen que dar cuenta de la complejidad del mundo real; El aprendizaje automático puede crear modelos que representen y generalicen patrones en los datos que usa para entrenarlo, y puede usar esos modelos para interpretar y analizar información nueva.
El aprendizaje automático es adecuado para la clasificación, que incluye la capacidad de reconocer texto y objetos en imágenes y videos, así como encontrar asociaciones en datos o segmentar datos en grupos (por ejemplo, encontrar grupos de clientes). El aprendizaje automático también es experto en predicciones, como calcular la probabilidad de eventos o pronosticar resultados. El aprendizaje automático también se puede utilizar para generar datos faltantes; por ejemplo, la última versión de CorelDRAW utiliza el aprendizaje automático para interpolar el trazo suave que intenta dibujar a partir de varios trazos aproximados que realiza con la herramienta Pluma.
Dos modos de aprendizaje automático: supervisado y no supervisado
Cuando se usa software para decirle al algoritmo específicamente lo que queremos descubrir, se llama ML supervisado. Los algoritmos de aprendizaje automático utilizan una variable o atributo "objetivo" para "entrenar" un modelo basado en los datos de la variable objetivo.
ML no supervisado es cuando la máquina puede aprender a identificar procesos y patrones complejos sin un ser humano que brinde orientación en el camino. Utiliza la agrupación en clústeres como una aplicación, donde los registros del conjunto de datos se segmentan automáticamente en grupos. Esos grupos son similares a los registros de su propio grupo y diferentes a los registros de otros grupos.
¿Cuáles son las aplicaciones del aprendizaje automático?
Casi todas las industrias comerciales pueden beneficiarse del aprendizaje automático, incluidas aplicaciones como pronósticos, detección de fraudes y recursos humanos.
- Pronóstico
Cuando se trata de pronóstico de demanda, los algoritmos de aprendizaje automático pueden ser especialmente útiles en escenarios complejos. Las máquinas pueden hacer un trabajo mucho mejor al pronosticar situaciones difíciles que los humanos. Aprovechan el conocimiento, la experiencia y las habilidades de los planificadores y otros expertos de una manera altamente eficiente y efectiva en una amplia gama de datos. - Detección de fraude
Muchas empresas financieras han tomado medidas utilizando herramientas de inteligencia artificial para detectar actividades sospechosas y separar las falsas alarmas del verdadero fraude. El objetivo no es solo reducir la cantidad de falsas alarmas, sino también evitar el bloqueo de cuentas de clientes legítimos.
Si cinco direcciones de protocolo de Internet han accedido a la misma cuenta en cinco días, el software de análisis tradicional ve un patrón y lo marca como sospechoso. Pero con el aprendizaje automático, un sistema puede observar cada caso más de cerca y ver que el usuario es un ejecutivo que compra regalos para su familia mientras está en el trabajo. Y así evitar bloquear transacciones del ejecutivo que eran completamente legítimas. - Recursos humanos
La inteligencia artificial ayuda a los gerentes y directores de recursos humanos a tomar decisiones con mayor confianza. La tecnología ayuda con una mejor gestión de las tareas con gran cantidad de datos, detectando los mejores talentos en lugares poco probables e incluso mejorando la satisfacción de los empleados para reducir las tasas de rotación.
Los algoritmos de aprendizaje automático pueden evaluar a los candidatos para encontrar la mejor vacante para ellos. Las máquinas pueden detectar patrones más rápido y con un mayor grado de precisión que los departamentos de recursos humanos. Los programas pueden determinar dónde podrían encajar mejor en la empresa al correlacionar las experiencias pasadas y las habilidades relevantes de los candidatos.
¿Qué habilidades se requieren para una carrera en aprendizaje automático?
Si está considerando una carrera en aprendizaje automático, estas son algunas de las habilidades que lo ayudarán a sobresalir en este campo en crecimiento.
- Estadísticas: las herramientas y las tablas son esenciales en el aprendizaje automático para crear modelos a partir de datos. La estadística y sus ramas, como el análisis de varianza y la prueba de hipótesis, son cruciales para construir algoritmos. Y los algoritmos de aprendizaje automático se basan en modelos estadísticos. Por lo tanto, es vital adquirir conocimientos sobre herramientas estadísticas para acelerar su carrera en el aprendizaje automático.
- Probabilidad: la probabilidad ayuda a predecir consecuencias futuras, y la mayoría de los algoritmos en el aprendizaje automático funcionan en función de condiciones inciertas, pero deben tomar decisiones confiables. Las ecuaciones matemáticas en probabilidad, como las técnicas derivadas, las redes bayesianas y las decisiones de Markov, ayudarían al aprendizaje automático a predecir el futuro.
- Modelado de datos: la tarea crítica del aprendizaje automático es analizar modelos de datos no estructurados, lo que requiere la ciencia del modelado de datos. El modelado de datos ayuda a identificar las estructuras de datos subyacentes, encontrar los patrones y llenar los espacios entre los lugares donde los datos no existen. Tener un conocimiento explícito de los conceptos de modelado de datos ayudaría a crear algoritmos eficientes.
- Habilidades de programación: dado que el aprendizaje automático depende principalmente de algoritmos, es importante tener un conocimiento sólido de los lenguajes de programación. Tratar con conceptos de máquinas es completamente diferente de manejar tareas más pequeñas, como crear aplicaciones simples o crear secuencias de comandos de páginas web. Exige conocimientos adicionales y habilidad de programación. A continuación se presentan las habilidades que lo ayudarán a convertirse en un profesional en el aprendizaje automático.
A continuación se presentan las habilidades que lo ayudarán a convertirse en un profesional en el aprendizaje automático:
- Fundamentos de programación y ciencias de la computación: el aprendizaje automático implica la computación en grandes conjuntos de datos, por lo que es importante tener habilidades fundamentales sólidas en áreas como la arquitectura informática, los algoritmos y las estructuras de datos.
- Aplicación de bibliotecas y algoritmos de ML: como ingeniero de aprendizaje automático, no necesita comenzar desde cero; puede aprovechar los algoritmos y bibliotecas desarrollados por otros desarrolladores y organizaciones. Puede elegir entre una amplia variedad de paquetes y bibliotecas de API, como Microsoft Azure ML Studio, Apache Spark MLlib y Google TensorFlow.
- Diseño de software: el aprendizaje automático requiere integración, por lo que deberá desarrollar algoritmos y sistemas que puedan integrarse y comunicarse fácilmente con las tecnologías existentes. Las habilidades sólidas para trabajar con API, como API web y bibliotecas dinámicas y estáticas, serán extremadamente valiosas.
