El machine learning es la rama más avanzada de la inteligencia artificial (IA). Utiliza datos y algoritmos para reemplazar el aprendizaje humano, logrando que las máquinas aprendan por sí solas y realicen predicciones.

Debido a su funcionalidad, se ha convertido en uno de los avances tecnológicos más revolucionarios de la última década. No por ello, el 76 % de organizaciones la prioriza sobre otras iniciativas TI, según Forbes.

Pero, ¿qué tipos de aprendizaje automático existen y en qué se diferencian? Entre ellos, destacan:

Aprendizaje supervisado

De acuerdo a Gartner, el aprendizaje supervisado es el más utilizado entre los líderes de TI. Consiste en entrenar a las máquinas utilizando un conjunto de datos etiquetados, para que en función a ello puedan predecir resultados.

Para lograrlo, se realiza una prueba con un conjunto de datos pequeño para que el algoritmo tenga una idea de la relación entre la entrada y la variable de destino. Luego, se realiza el mismo procedimiento con el volumen de datos final.

En la actualidad, este tipo de machine learning es utilizado en una gran variedad de propósitos comerciales. Por ejemplo:

• Predecir precios inmobiliarios.

• Clasificar un correo electrónico como spam o no.

• Averiguar si los solicitantes de un préstamo son de bajo o alto riesgo.

• Identificar los factores de riesgo de enfermedades y, en base a ello, planificar medidas preventivas.

• Identificar si las transacciones bancarias son fraudulentas o no.

Aprendizaje no supervisado

A diferencia del primero, el aprendizaje no supervisado trabaja con datos sin etiquetar. Su principal objetivo es agrupar o categorizar los datos según sus similitudes, patrones y diferencias. Por ejemplo, si se introduce un grupo de imágenes de frutas sin etiquetar en el sistema, este tratará de encontrar similitudes o diferencias para agruparlas.

Este tipo de aprendizaje es muy útil para la toma de decisiones. Entre los ejemplos de casos de uso, se pueden incluir:

• Agrupación de clientes por comportamiento de compra.

• Clasificar los inventarios según las métricas de ventas o fabricación.

• Identificar similitudes en los datos de los clientes. Por ejemplo, los consumidores que compran un mismo tipo de calzado también se podrían interesar en una cartera.

Aprendizaje reforzado

El aprendizaje reforzado es un proceso basado en la retroalimentación, en el que un agente de IA (un componente del software) explora de manera automática su entorno para aprender de las experiencias y mejorar su rendimiento. Por cada acción eficiente que realice, será recompensado. Pero, si se equivoca, será castigado.

Este tipo de machine learning es más cercano a la forma de aprender de los humanos. Por ejemplo, los niños aprenden un sinfín de cosas a través de vivir experiencias en su vida cotidiana. Gracias a esta característica, es posible obtener resultados más precisos.

Por último, este tipo de aprendizaje automático es utilizado en diversas áreas de la vida real, como los videojuegos y la robótica.

Si quieres conocer más sobre el machine learning, participa en los programas de Tecnología de la Información de ESAN.

Fuentes bibliográficas:

Columbus L. (2021, 17 de enero). 76% Of Enterprises Prioritize AI & Machine Learning In 2021 IT Budgets. Forbes.

Potentia Analytics. (2019, 13 de diciembre). What Is Machine Learning: Definition, Types, Applications And Examples.

Gartner. (2020, 18 de marzo). Understand 3 Key Types of Machine Learning.

Coursea. (2022, 8 de junio). 3 Types of Machine Learning You Should Know.

Javat Point. Types of Machine Learning.
Brownlee J. (2019, 11 de noviembre). 14 Different Types of Learning in Machine Learning. Machine Learning Mastery.