- Los algoritmos de esta rama de la IA reciben datos de entrenamiento para encontrar patrones y crear modelos que puedan aplicarse a datos nuevos.
Antes de conocer en qué consisten los algoritmos de machine learning, recordemos brevemente en qué consiste cada uno de estos conceptos por separado.
¿Qué son los algoritmos?
Los algoritmos son definidos por la RAE como los conjuntos ordenados y finitos de operaciones que permiten encontrar la solución de un problema. Es decir, las instrucciones acotadas y ordenadas con las que conseguir un objetivo paso a paso.
Las instrucciones a seguir deben encontrarse ordenadas con una serie finita de instrucciones para que se alcance la solución pertinente, existiendo una entrada (conocida también como input) y una salida para dichas instrucciones (output).
La precisión, el orden, la concreción, así como ser finitos y definidos con algunos de los rasgos característicos de los algoritmos.
¿Qué es el machine learning o aprendizaje automático?
Ante la pregunta de qué es el machine learning, se podría resumir en que se trata de una rama de la Inteligencia Artificial entendida como la capacidad de un programa de reconocer patrones en volúmenes grandes de datos, lo que permite desarrollar predicciones.
Con el procesamiento de la información, las máquinas pueden trabajar autónomamente al adquirir el conocimiento por sí mismas, sin tener que ser programadas de forma previa, lo cual permite al programa aprender, identificar patrones y generar predicciones.
Algoritmos de machine learning
Conocidas las definiciones de ambos términos, podría resumirse que los algoritmos de machine learning son los conjuntos de instrucciones que permiten a las máquinas aprender patrones de datos con las que hacer predicciones o tomar decisiones sin que hayan sido programadas específicamente, que además van mejorando con la experiencia.
Conozcamos con algo más de detalle los principales tipos de algoritmos usados en machine learning:
- De regresión. Este tipo de algoritmos sirven para modelar la relación existente entre diferentes variables mediante el uso de una medida de error que se tenderá a ir minimizando para avanzar hacia predicciones lo más acertadas posibles, siendo especialmente utilizadas en análisis estadísticos.
- Bayesianos. El nombre proviene del teorema de Bayes, una fórmula matemática que calcula las probabilidades de que se dé un evento si ya ha ocurrido otro previo. Estos algoritmos se utilizan para la regresión y la clasificación.
- Basados en instancia. En este caso se crea un modelo según una base de datos y se añaden datos nuevos comparando su similitud con muestras existentes para hallar la mejor pareja y hacer la predicción. También se conocen como algoritmos en los que el ganador se lo lleva todo.
- De árbol de decisión. En este caso, la toma de decisiones se modela basada en los valores actuales de los atributos de los datos y se utilizan principalmente para clasificar la información, bifurcando y modelando los posibles caminos a tomar y, con ello, la probabilidad de ocurrencia para mejorar su precisión.
- De clustering. Con la creación de puntos centrales y jerarquías para diferenciar grupos y conocer características comunes, utilizándose para agrupar datos existentes de los que no se conocen sus características en común y/o que se quieren descubrir.
- Redes neuronales. Inspirados en las funciones biológicas de las redes neuronales, estos algoritmos sirven para detectar patrones y se utilizan para problemas de clasificación y regresión, si bien cuentan con la posibilidad de resolver problemáticas de diversas índoles.
Sea el tipo que sea, los algoritmos reciben datos de entrenamiento para encontrar patrones y crear modelos (los resultados) que puedan aplicarse a datos nuevos para avanzar en predicciones o desarrollar clasificaciones, con el objetivo de mejorar la precisión a medida que se van exponiendo a más datos.
