En IP Consultores -en esta ocasión- analizaremos un tema que se vincula estrechamente con la Inteligencia Artificial: el Aprendizaje automático. En la entrada previa de nuestro blog, estudiamos el significado de los algoritmos, así como las principales aplicaciones que tienen en la actualidad.
Una vez que se conoce la forma en cómo funcionan los algoritmos en las diferentes áreas de las Ciencias de la Computación, entonces, se puede comprender fácilmente qué es y cuáles son algunas de las aplicaciones del Aprendizaje automático.
De acuerdo con IBM Analytics el Aprendizaje automático “es una forma de la IA que permite a un sistema aprender de los datos en lugar de aprender mediante la programación explícita.”[i] El Aprendizaje automático usa algoritmos para generar modelos. En términos del lenguaje de programación, un modelo de Aprendizaje automático no es más que “la salida de información” que se genera cuando el algoritmo se entrena con datos.
Aprendizaje reiterativo
Existen modelos de Aprendizaje automático que se alojan online y son continuos. Estos modelos pueden entrenarse con datos antes de ser implementados. Una ventaja de estos modelos es que los tipos de asociaciones mejoran según los datos.
Si bien, el análisis de datos puede hacerse por seres humanos, en el caso de los patrones y las asociaciones de datos realizados por modelos de Aprendizaje automático, difícilmente podrían realizarse por personas. Una ventaja más de un modelo de Aprendizaje automático es que funciona en tiempo real para conocer los datos.
Categorías del Aprendizaje automático
A fin de mejorar la precisión de los modelos predictivos, se han desarrollado diferentes técnicas de Aprendizaje automático según el tipo de problema que pretenda resolverse. Entre las categorías del Aprendizaje automático destacan: 1) Aprendizaje supervisado, 2) Aprendizaje no supervisado, 3) Aprendizaje de refuerzo y 4) Deep learning.
Aprendizaje supervisado
El objetivo de este enfoque del Aprendizaje automático es “encontrar patrones en datos que se puedan aplicar a un proceso analítico.”[ii] Para que esto suceda, los datos utilizados tienen características etiquetadas que definen su significado. La forma en que inicia este enfoque es a partir de “un conjunto establecido de datos y una cierta comprensión de cómo se clasifican.”
Aprendizaje no supervisado
Este enfoque del Aprendizaje automático se utiliza “cuando el problema [a resolverse] requiere una cantidad masiva de datos sin etiquetar.” El enfoque funciona mediante un proceso iterativo que analiza los datos sin ninguna intervención humana.
En este caso, la forma en que los algoritmos comprenden el significado de los datos es a través de clasificaciones de patrones o clústeres. Algunos ejemplos de este enfoque son los datos que se almacenan en redes sociales como Twitter, Instagram o Snapchat. Así como la tecnología de detección de spam en correos electrónicos.
Aprendizaje de refuerzo
Este enfoque es un modelo de aprendizaje conductual que implica aprender a través de prueba y error. Difiere de los otros enfoques de Aprendizaje automático en cuanto que “el sistema no está entrenado con el conjunto de datos [que se proporcionan como] ejemplo.”
En este enfoque “el algoritmo recibe retroalimentación del análisis de datos” lo que garantiza el mejor resultado del usuario. Cuando sucede una secuencia de decisiones exitosas el proceso se fortalece ya que resuelve el problema de manera efectiva.
Los desarrollos de la Inteligencia Artificial -y sus múltiples aplicaciones- constituirán uno de los desafíos sociales y culturales más importantes de las próximas décadas. Por este motivo, el público de lengua castellana -principalmente en América Latina y el Caribe- debe comprender cabalmente los conceptos básicos a partir de los que se desarrollan estas discusiones.
En IP Consultores sabemos que la divulgación de los temas vinculados con el desarrollo tecnológico abona en el florecimiento de la cultura equitativa de los derechos de propiedad intelectual. Por lo que estamos convencidos de que dicha divulgación debe ser lo más objetiva posible a fin de garantizar una comprensión crítica de estos temas.
[i] IBM, ¿Qué es Machine Learning? https://cutt.ly/XwevNd5V (página web consultada el 08 de junio de 2023).
[ii] IBM, ibídem.
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