Actualmente, la Inteligencia Artificial (IA) juega un papel cada vez más importante dentro de las organizaciones. Esta tecnología replica en las máquinas capacidades humanas como el razonamiento, la capacidad de resolver problemas o de aprender. Así, las máquinas pueden realizar tareas como gestionar las redes sociales o funciones de atención al cliente, y cada vez se está imponiendo más en sectores como el sanitario o el financiero.
Pero las máquinas necesitan ser entrenadas para mejorar su rendimiento, a través de distintos modelos de aprendizaje automático. Según las tareas que vayan a realizar y el tipo de datos disponibles, hay tres categorías diferentes: aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo.
¿Qué es el aprendizaje supervisado?
El aprendizaje supervisado viene del machine learning y de la IA, y es una técnica de aprendizaje automático que utiliza paquetes de datos para adiestrar a los algoritmos utilizados para categorizar la información y predecir resultados. Así, cuando se introducen nuevos datos, los resultados que ofrecen las máquinas se ajustan en función del objetivo que se quiere alcanzar.
Este modelo de aprendizaje automático permite a las organizaciones resolver una amplia variedad de cuestiones específicas a tiempo real. Por ejemplo, clasificar los ficheros, entender y detectar factores que pueden derivar en fraude, cuantificar el número de personas en una imagen, crear recomendaciones en plataformas de contenido o filtrar el spam.
¿Cómo funciona el aprendizaje supervisado?
Los paquetes de datos usados en el aprendizaje automático supervisado se utilizan para entrenar a los algoritmos y generar una información que ayude a tomar decisiones.
En este caso, los algoritmos utilizan para su adiestramiento una entrada con datos etiquetados y tratan de encontrar una función que asigne otras etiquetas de salida en función de las variables de entrada, indicando al algoritmo el objetivo, qué es lo que se busca.
El algoritmo va aumentando la exactitud de los datos de “salida” gracias al entrenamiento que hace con el histórico que maneja, y aprende a reducir el margen de error en sus predicciones.
Hay dos modelos de aprendizaje distintos. El primero, de clasificación, se usa para tareas identificativas de dígitos o generar prescripciones. Por ejemplo, en la predicción de migración de clientes o la detección del género musical más escuchado o detectar el correo spam.
El segundo, de regresión, se utiliza para predecir métodos de actuación, como por ejemplo pronosticar el uso de un servicio concreto de un usuario, y existen tres tipos: el lineal, que entrena el algoritmo para encontrar una relación lineal entre los datos de entrada y salida; el logístico, que indica la probabilidad de que se lleve a cabo un acontecimiento; y el polinominal, que se usa para los datos más complejos, puesto que elimina el sesgo.
Tipos de algoritmos de aprendizaje supervisado
En los procesos de aprendizaje automático supervisado se utilizan varios tipos de algoritmos y estos son algunos de los más utilizados:
- Árboles de decisión. A partir de un conjunto de datos, este modelo predictivo produce diagramas de construcción lógica, que se aprovechan para categorizar una lista de condicionantes repetitivos. Gracias a estas predicciones se pueden resolver problemas.
- Naïve Bayes. El comportamiento de estos algoritmos está basado en el “teorema de Bayes”, y calcula la probabilidad de que ocurra un evento A, si ha sucedido un evento B. Esta técnica se utiliza, sobre todo, en los sistemas de recomendaciones o en la industria para detectar fallos de fabricación.
- Regresión logística. Este puede predecir las conclusiones de una variable categórica en función del análisis de variables dependientes e independientes. Se emplea principalmente en los ámbitos relacionados con las ciencias sociales y las sanitarias.
- Conjunto de clasificadores. Estos algoritmos diseñan un conjunto de clasificadores para, seguidamente, catalogar los datos nuevos que se van tomando y ponderarlos según las predicciones.
- Support Vector Machines (SVM). Este algoritmo se usa para solucionar problemas de clasificación y regresión, mediante la creación de un hiperplano donde la distancia entre dos puntos es la máxima.
Ejemplos de aprendizaje automático supervisado
Los modelos de aprendizaje automático supervisado tienen múltiples aplicaciones organizacionales en todo tipo de sectores. Estos algoritmos son un gran aliado para, por ejemplo, el reconocimiento de imágenes, ya que encuentran, cercan y categorizan los objetos. También se utilizan para los análisis predictivos, puesto que proporcionan información exhaustiva sobre los puntos más relevantes de las empresas. De este modo, ayudan a los líderes a justificar las decisiones o realizar cambios a beneficio del negocio.
Por otro lado, las empresas pueden analizar la opinión del cliente. Mediante el uso de algoritmos machine learning supervisados, las organizaciones pueden analizar grandes volúmenes de datos, incluyendo contextos de actuación, emociones e intención. De este modo, comprenden el comportamiento final del cliente.
Además, estos algoritmos son una potente herramienta de detección de correos no deseados o spam. Las empresas pueden entrenar las bases de datos para reconocer patrones de comportamiento o anomalías en nuevos datos recibidos en la bandeja de entrada.
Desafíos de los algoritmos de aprendizaje supervisado
El aprendizaje automático supervisado ofrece múltiples beneficios a las organizaciones: sobre todo aporta una mayor autorregulación y extracción de datos más exhaustivos que sirven para tomar decisiones con información de calidad. No obstante, plantea una serie de desafíos. Principalmente, para manejar estos algoritmos es necesario adquirir cierta formación y experiencia.
Asimismo, el entrenamiento de los algoritmos requiere de cierto tiempo. Por otro lado, no están exentos de errores humanos y sesgos, lo que puede llegar a generar un aprendizaje incorrecto.
