Aprendizaje automático supervisado

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Aprendizaje automatico supervisado

Aprendizaje automático supervisado

La hipervelocidad a la cual vivimos en el siglo XX, el avanzado desarrollo computacional en el que nos encontramos sumergidos y la generación de millones de bits por segundo de datos relevantes para unos u otros usuarios, se han conjugado para dar origen al machine learning prediction o aprendizaje de las máquinas. Sencillamente, no hay tiempo, y por ende es necesario enseñar a los equipos a que se instruyan a sí mismos.

Este desarrollo conduce a otro campo que también se encuentra en plena efervescencia, la inteligencia artificial. Es decir, los ordenadores son capaces de simular la capacidad de pensamiento y razonamiento de las personas, aunque no sus sentimientos ni emociones. Así, el machine learning, en la actualidad, crea algoritmos complejos que llevan a las máquinas a aprender con bastante éxito.

¿Cómo funciona el aprendizaje supervisado?

Como funciona el aprendizaje supervisado

La programación de estos algoritmos matemáticos ocurre bajo dos modalidades: el aprendizaje supervisado y el ejecutado sin vigilancia o control. En el primer caso, se entrena al modelo mediante el suministro de preguntas, ciertas características particulares y sus respuestas, que reciben el nombre de etiquetas. De esta manera, el sistema hace combinaciones y entonces es capaz de efectuar predicciones.

Este sistema puede ser, a su vez, de dos tipos. El primero es la regresión que partiendo de dígitos produce un resultado numérico. El segundo es la clasificación, en el cual se identifican patrones que permiten efectuar categorizaciones de determinados elementos dentro de un grupo. En ningún caso el programa realiza operaciones matemáticas o elige a dónde pertenece un componente, sino que solo establece relaciones entre características y etiquetas para asignar una solución.

En el caso del modelo no supervisado no se proporcionan etiquetas al sistema. La idea es que trabaje por agrupación, y de este modo el programa efectúa una catalogación basada en la similitud de características o propiedades y crea los grupos. Sin embargo, no tiene la habilidad de detectar las individualidades de sus componentes.

Algunos procesos realizados a través del aprendizaje automático supervisado incluyen la elaboración de programas de:

  • Reconocimiento facial usado como clave de acceso por los móviles de última generación.
  • Determinación del tipo de emociones (positivas o negativas) expresadas en un texto.
  • Clasificación del correo electrónico como aceptable o no (spam).
  • Predicción del comportamiento de un cierto público ante una campaña de marketing de un nuevo producto o servicio.
  • Identificación de los factores que inciden mayormente sobre la rentabilidad de una corporación o afectan a las tasas de interés generadas por los bonos de una cartera. Asimismo, podría ser un programa de reconocimiento del género de los internautas de una página o de la clase de publicidad que más conviene mostrar en pantalla.

Pronóstico de ingresos relacionados con la salida al mercado de un novedoso artículo e incluso predicción del estado del clima en una región particular para cierta fecha, y así prever su impacto sobre el traslado de la mercancía en cuestión.

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