Machine Learning: El futuro de todo

Los modelos de machine learning (ML) están en todas partes hoy en día. Se utilizan para potenciar desde recomendaciones de productos y filtros de spam hasta coches autónomos. Pero con tantos tipos de modelos de ML disponibles, puede resultar difícil saber cuál es el adecuado para tu producto.

En este artículo, ofreceremos una visión general de los modelos de ML existentes y cómo se organizan.

Una forma común de clasificar los modelos de ML es según su estilo de aprendizaje. En términos generales, los modelos se agrupan en tres categorías: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo.

Los modelos de aprendizaje supervisado se entrenan con datos etiquetados, donde cada entrada tiene una salida correspondiente. Por ejemplo, un modelo supervisado podría entrenarse con un conjunto de imágenes de gatos y perros, donde cada imagen está etiquetada como “gato” o “perro”. Una vez entrenado, el modelo puede predecir la etiqueta de nuevas imágenes no vistas.

Los modelos supervisados se utilizan normalmente para tareas de clasificación y regresión. Las tareas de clasificación implican predecir una categoría, como si un correo es spam o no. Las tareas de regresión implican predecir un valor numérico, como el precio de una casa.

Los modelos de aprendizaje no supervisado se entrenan con datos no etiquetados, donde las entradas no tienen salidas correspondientes. Esto significa que el modelo debe aprender a identificar patrones en los datos por sí mismo.

Los modelos no supervisados se emplean principalmente en tareas de clustering y detección de anomalías. Las tareas de clustering agrupan elementos similares. Por ejemplo, un modelo no supervisado podría agrupar clientes en diferentes segmentos según su historial de compras. Las tareas de detección de anomalías buscan puntos de datos inusuales o inesperados. Por ejemplo, un modelo no supervisado puede emplearse para detectar transacciones fraudulentas.

Los modelos de aprendizaje por refuerzo se entrenan interactuando con un entorno y recibiendo recompensas por acciones que conducen a resultados deseados. Por ejemplo, un modelo de refuerzo podría entrenarse para jugar a un videojuego recompensándolo por alcanzar puntuaciones altas.

Los modelos de refuerzo se emplean normalmente en tareas de toma de decisiones secuenciales. Esto significa que el modelo debe aprender a tomar una serie de decisiones para alcanzar un objetivo.

Al explorar las diversas capacidades de los modelos de ML, surgen dos tareas fundamentales: regresión, enfocada en predecir valores, y clasificación, experta en categorizar datos.

A continuación, un vistazo más detallado a las aplicaciones típicas de los modelos mencionados:

• Regresión lineal univariante y múltiple: Excelentes para predecir valores numéricos continuos en función de relaciones lineales con variables de entrada. Ejemplos: pronosticar ventas según campañas de marketing o estimar precios de viviendas basándose en metros cuadrados y ubicación.
• Regresión Ridge y Lasso: Manejan casos donde la regresión lineal clásica falla por multicolinealidad (variables correlacionadas). Introducen técnicas de regularización para mejorar la generalización y reducir la colinealidad.
• Regresión Softmax: Extiende la regresión logística a escenarios de clasificación multiclase, prediciendo la probabilidad de que una instancia pertenezca a varias categorías. Ejemplo: clasificar correos en spam, importantes o promocionales.

• Regresión logística: Herramienta potente para tareas de clasificación binaria. Predice la probabilidad de pertenecer a una de dos clases, como distinguir imágenes de gatos o perros.
• Naive Bayes: Clasificador probabilístico que analiza características de forma independiente, eficiente en grandes conjuntos de datos. Aplicaciones: análisis de sentimiento y filtrado de spam.
• Árboles de decisión, Random Forests y Boosted Trees: Modelos basados en reglas de decisión. Random Forest y Boosted Trees combinan múltiples árboles para mejorar precisión y robustez.
• Support Vector Machines (SVM): Encuentran hiperplanos óptimos para separar clases, destacando en conjuntos de alta dimensión con límites bien definidos. Ejemplo: clasificación de dígitos manuscritos o detección de fraude.

• K-means: Algoritmo de clustering no supervisado que agrupa puntos de datos en k clústeres según similitud. Casos de uso: segmentación de clientes e identificación de objetos en imágenes.
• Detección de anomalías: Modelos no supervisados que identifican puntos de datos fuera de lo común, señalando fraudes, fallos o valores atípicos.
• Sistemas de recomendación: Algoritmos no supervisados que analizan preferencias e interacciones de usuarios para sugerir productos, películas o música.
• Reducción de dimensionalidad: Técnicas como PCA reducen dimensiones preservando información esencial, mejorando visualización y rendimiento.
• Aprendizaje por refuerzo: Agentes que aprenden por ensayo y error en un entorno, destacando en juegos (p.ej., AlphaGo) y control robótico.
• Redes neuronales: Modelos versátiles para aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo. Sobresalen en reconocimiento de patrones complejos y procesamiento de lenguaje natural, usados en reconocimiento de imágenes, traducción automática y coches autónomos.

Los modelos de ML son una herramienta poderosa para mejorar una amplia gama de productos y servicios. Al comprender los diferentes tipos de modelos disponibles y su organización, podrás elegir el adecuado para tu producto y alcanzar tus objetivos de negocio.