Técnicas de Machine Learning: Clasificación, Regresión y Clustering

El machine learning hace parte de esos desarrollos tecnológicos que en la actualidad son pieza fundamental en diversos campos como la salud, las finanzas, el comercio, entre muchos otros.

El aprendizaje automático o machine learning se ha transformado desde sus inicios, dejando de ser un mero concepto teórico para convertirse en una herramienta esencial, junto a la inteligencia artificial, en el mundo moderno.

Si estás interesado en aprender más sobre el machine learning, te invitamos a continuar leyendo este artículo donde podrás conocer sus técnicas y conceptos más destacados.

¿Qué es y cómo funciona el Machine Learning?

El machine learning o aprendizaje automático es, en primer lugar, un campo científico que hace parte de la inteligencia artificial, es decir, es una rama o subcategoría de la IA. En pocas palabras, podríamos señalar que machine learning e inteligencia artificial se relacionan y se complementan.

El aprendizaje automático tiene como objetivo desarrollar algoritmos y técnicas que les permita a las computadoras aprender y hacer predicciones o tomar decisiones a partir de la identificación de patrones recurrentes en conjuntos de datos, los cuales pueden ser números, textos, imágenes, estadísticas, entre otros.

En comparación con los sistemas tradicionales de programación, donde es necesario especificar de manera explícita los pasos seguir, en el machine learning todo lo que se almacena de manera digital sirve como dato o recurso, logrando que los sistemas sean capaces de aprender de forma autónoma y de mejorar su rendimiento a través del tiempo y la ejecución de tareas específicas.

La mejora continua y autónoma del machine learning se logra a través de la exposición permanente a nuevos datos y a la adaptación a los cambios que sufren los mismos.

Conceptos de Machine Learning

El aprendizaje automático comprende diversos conceptos, los cuales permiten entender de manera amplia la forma cómo funciona esta tecnología. Por eso, queremos ahondar un poco en algunos de los conceptos de machine learning más destacados:

• Algoritmos: se definen como el conjunto de reglas y operaciones bien definidas, los cuales son utilizados por el sistema para aprender de los datos.
• Modelos: son las representaciones matemáticas del proceso de aprendizaje. Los modelos logran hacer predicciones o tomar decisiones a partir del entrenamiento con datos históricos.
• Entrenamiento: consiste en el proceso de enseñar o alimentar al sistema con datos, ajustando sus parámetros para reducir los errores y optimizar su nivel de precisión.
• Validación y prueba: es la táctica implementada para llevar a cabo la evaluación del rendimiento del modelo o sistema, para este proceso se utilizan datos que no se usaron durante la fase de entrenamiento.
• Sobreajuste: es un escenario que se puede presentar cuando un sistema se ha ajustado demasiado a los datos de entrenamiento y no logra generalizar de manera correcta los datos nuevos.
• Regularización: es el método que se implementa para prevenir un escenario de sobreajuste, tiene como propósito mejorar la generalización del modelo.

Tipos de aprendizaje del Machine Learning

En el aprendizaje automático existen cuatro tipos principales de aprendizaje, conozcamos cuáles son:

1. Aprendizaje o Machine Learning supervisado: 
   Este tipo de aprendizaje se caracteriza por trabajar con conjuntos de datos etiquetados, los cuales tienen como objetivo entrenar algoritmos que tengan como función predecir resultados o clasificar datos. Este tipo de aprendizaje se implementa en la predicción de valores numéricos, la clasificación de imágenes y la detección de spam.
2. Aprendizaje o Machine Learning no supervisado: 
   En este método de aprendizaje se analizan y agrupan conjuntos de datos no etiquetados, con el fin que los algoritmos logren identificar patrones o estructuras de datos ocultos. La aplicación del aprendizaje no supervisado se da en el análisis exploratorio de datos, la segmentación de clientes, las estrategias de venta cruzada y el reconocimiento de imágenes.
3. Aprendizaje o Machine Learning semi supervisado: 
   Este tipo de aprendizaje es conocido por ser un método híbrido entre el supervisado y no supervisado. Se caracteriza por utilizar pequeños conjuntos de datos etiquetados con el propósito de guiar la clasificación y extracción de estructuras en conjuntos de datos más grandes sin etiquetar.
4. Aprendizaje o Machine Learning por refuerzo: 
   Este método de aprendizaje es similar al supervisado, se diferencian en la medida en que el aprendizaje por refuerzo no utiliza datos de ejemplo para entrenarse, sino que aprende a tomar decisiones a través del ensayo y error, donde recibe recompensas por cada acción acertada. Este tipo de aprendizaje suele usarse en el campo de la robótica o el sector de las finanzas.

Técnicas destacadas del Machine Learning

El machine learning abarca diversas técnicas que permiten solucionar distintos tipos de problemas. Entre las más destacadas podemos encontrar:

• Clasificación: esta es una técnica de machine learning que se centra en la asignación de etiquetas a las observaciones que poseen características de esas mismas etiquetas. La clasificación funciona con datos etiquetados, donde cada observación tiene una etiqueta ya conocida. Entre los ejemplos más comunes donde se aplica la técnica de clasificación están el reconocimiento de correos electrónicos de tipo spam, la clasificación de imágenes y el diagnóstico de enfermedades. 
  Los algoritmos de clasificación más conocidos son:
  • Máquinas de Soporte Vectorial (SVM): a través de un hiperplano separa las diferentes clases en los datos.
  • Árboles de Decisión: se encargan de dividir los datos en subconjuntos más pequeños y simples, a través de preguntas binarias sobre sus características.
  • Redes Neuronales: estos algoritmos son usados para clasificaciones más complejas, están inspirados en la estructura del cerebro humano.
     
• Regresión: esta técnica es implementada para la predicción de valores continuos en lugar de etiquetas discretas. Es utilizada en aplicaciones donde se requiere calcular cantidades numéricas, como por ejemplo el valor comercial de una casa, los niveles de ventas futuras o los rendimientos de las inversiones. 
  Algunos algoritmos de regresión destacados son:
  • Regresión Lineal: se enfoca en identificar la línea recta que mejor se ajusta a los datos, minimizando la suma de errores.
  • Regresión Polinómica: se caracteriza por extender la regresión lineal, con el objetivo de capturar relaciones más complejas.
  • Redes Neuronales: este algoritmo también puede ser utilizado para problemas de regresión, especialmente cuando las relaciones en los datos no son lineales y complejas.
     
• Clustering: es una técnica de machine learning enfocada en la agrupación de observaciones similares en subconjuntos llamados clústeres. Aunque tiene semejanzas con la técnica de clasificación, se diferencia de ella por ser un aprendizaje no supervisado que no requiere datos etiquetados. Resulta muy útil en los procesos de exploración de datos y la identificación de patrones ocultos. 
  Los métodos de clustering más conocidos son:
  • K-means: este método busca agrupar los datos en K clústeres, donde K es un parámetro definido por el usuario. Cada observación pertenece al clúster con la media más cercana.
  • Jerárquico: este tipo de técnica crea una jerarquía de clústeres que puede ser representada como un árbol.
  • DBSCAN: identifica clústeres basados en la densidad de puntos en el espacio de las características.

Machine Learning y Data Science

El machine learning y data science son dos conceptos bastante utilizados hoy en día, y aunque están relacionados, no significan lo mismo.

El machine learning, como explicamos más arriba, es una rama de la IA, e incluso se podría clasificar también como una subcategoría de la ciencia de datos, ya que su propósito está enfocado en extraer conocimientos partiendo del entendimiento de múltiples fuentes de datos.

El data science, por su parte, es definida como una disciplina que tiene como objetivo estudiar todo lo relacionado con el comportamiento de los datos y su correspondencia con la realidad, se complementa con otras áreas como el big data, la analítica predictiva y el aprendizaje automático.

Los científicos de datos, entonces, son usuarios del machine learning, en la medida en que lo usan como una herramienta para la construcción de modelos predictivos y la consolidación de conclusiones a partir del estudio de los datos.

Machine Learning e Inteligencia Artificial

Como ya hemos mencionado antes, machine learning e inteligencia artificial son dos conceptos que están bastante relacionados, el primero es considerado una subárea del segundo; sin embargo, aunque se complementan, poseen diferencias que definen su utilidad en la actualidad.

La inteligencia artificial o IA es un campo de estudio amplio que comprende diferentes técnicas que permiten a las tecnologías imitar la inteligencia humana, como la capacidad de entender lo que ve, lee o escucha, además de responder a esta información, también logra analizar datos, hacer recomendaciones y cientos de acciones más.

Las diferencias entre machine learning e inteligencia artificial son variadas, entre las más destacadas podemos señalar:

• La IA se enfoca en que las máquinas logren simular la inteligencia humana con el objetivo de resolver problemas, por su parte el ML busca que los sistemas aprendan de forma autónoma a partir de datos anteriores.
• La IA tiene como objetivo lograr que las máquinas resuelvan problemas complejos; el ML se centra en que las máquinas aprendan datos para aumentar la exactitud de sus resultados.
• La IA posee un amplio alcance de aplicaciones, mientras que las aplicaciones del ML son limitadas.
• La IA tiene la capacidad de trabajar con todo tipo de datos, por otro lado, el ML solo puede hacer uso de datos estructurados y semiestructurados.

Como ves, el machine learning es una disciplina que en la actualidad está generando mucho interés y que, además, tiene el poder de revolucionar las industrias. Su aplicación en sectores como el de la salud, a través de la atención médica, o su uso en la optimización de operaciones empresariales lo convierten en una herramienta indispensable y de alta demanda.

De igual forma, el ML es considerado un campo esencial para aquellos profesionales que se desempeñen en el área de la ciencia de datos, pues son estos expertos quienes poseen la capacidad de entender y aplicar las técnicas, algoritmos y métodos detrás del machine learning.

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