Aprendizaje automático: todo lo que hay que saber

¿Qué es el aprendizaje automático?

Elegir claramente una definición de aprendizaje automático puede ser todo un desafío. El AA es un tipo de inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender de los datos sin necesidad de programarlas explícitamente. Para ello, optimiza los parámetros del modelo (es decir, variables internas) mediante cálculos, de manera que el comportamiento del modelo refleje los datos o la experiencia. Como paso siguiente, el algoritmo de aprendizaje actualiza continuamente los valores de los parámetros a medida que el aprendizaje progresa, lo que permite al modelo de AA aprender y hacer predicciones o tomar decisiones basadas en la ciencia de datos.

Las aplicaciones del aprendizaje automático son muy amplias y abarcan sectores como la salud, las finanzas, el marketing, el transporte, etc. Los modelos de aprendizaje automático ya se utilizan para el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural, la detección de fraudes, los sistemas de recomendación, los vehículos autónomos y la medicina personalizada.

Globalmente, el aprendizaje automático desempeña un papel crucial ya que permite a las computadoras aprender de las experiencias y los datos para mejorar su desempeño en tareas específicas sin necesidad de programarlas. Alberga el potencial de revolucionar diversas industrias al automatizar procesos complejos y realizar predicciones o tomar decisiones inteligentes al «digerir» grandes cantidades de información.

¿Cómo se compara el aprendizaje automático con el aprendizaje profundo y las redes neuronales?

El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que se enfoca en el entrenamiento de redes neuronales artificiales. Con sus múltiples capas, las redes neuronales se inspiran en la estructura y el funcionamiento del cerebro humano. Al igual que nuestro cerebro, están formadas por nodos interconectados (neuronas) que transmiten señales.

Estos algoritmos complejos dominan el reconocimiento de imágenes y del habla, en el procesamiento del lenguaje natural y en otros muchos campos al extraer automáticamente características de los datos en bruto a través de múltiples capas de abstracción. El aprendizaje profundo es capaz de manejar conjuntos de datos de una escala masiva y con entradas pluridimensionales. Para ello, necesita una potencia de cálculo considerable y un amplio entrenamiento.

Cómo opera el aprendizaje automático

El primer paso del aprendizaje automático es recoger datos relevantes que pueden proceder de fuentes tales como bases de datos, sensores o Internet.

• Preprocesamiento de datos: una vez recogidos los datos, es necesario preprocesarlos para garantizar su calidad e idoneidad para el análisis.
• Entrenamiento del modelo: el siguiente paso es entrenar un modelo de aprendizaje automático, un algoritmo o representación matemática que aprende a hacer predicciones o tomar decisiones a partir de los datos de entrada.
• Selección e ingeniería de características: a continuación, el modelo de aprendizaje automático selecciona las características más relevantes de los datos de entrada que tendrán un impacto significativo en el desempeño del modelo.
• Evaluación y optimización del modelo: una vez entrenado un modelo, es necesario evaluarlo para valorar su desempeño y determinar si satisface los criterios deseados.
• Implementación y supervisión: tras un entrenamiento y una evaluación satisfactorios, el modelo puede implementarse en aplicaciones de aprendizaje automático del mundo real.

Modelos y algoritmos comunes de entrenamiento en aprendizaje automático

El aprendizaje automático desarrolla la informática existente apoyándose en gran medida en la estadística, la teoría de la probabilidad y las técnicas de optimización. Existen tres principales tipos de aprendizaje automático:

• Aprendizaje supervisado, en el que el algoritmo aprende a partir de pares de entrada-salida proporcionados en un conjunto de datos de entrenamiento.
• Aprendizaje no supervisado, enfocado en hallar patrones o estructuras ocultas en datos no etiquetados.
• Aprendizaje por refuerzo, que utiliza recompensas o penalizaciones para entrenar un algoritmo para que tome decisiones óptimas en un entorno determinado.

¿Cuáles son las ventajas del aprendizaje automático?

El aprendizaje automático brinda una amplia gama de ventajas en diversos sectores y aplicaciones. Por su capacidad para procesar ingentes cantidades de datos en tiempo real, el aprendizaje automático también es capaz de identificar ineficiencias en los procesos, optimizar los flujos de trabajo y mejorar la productividad general.

Aquí enumeramos más específicamente algunas de las ventajas del aprendizaje automático:

• Automatización de tareas repetitivas para ahorrar tiempo y recursos. Así, las personas pueden enfocarse en los aspectos más complejos y creativos de su trabajo.
• Personalización y recomendaciones: al analizar las preferencias y el comportamiento de los usuarios, el aprendizaje automático potencia las experiencias personalizadas. Plataformas como Netflix, Amazon y Spotify lo emplean ya para sugerir contenidos en función de los patrones individuales de los usuarios.
• Análisis de datos y reconocimiento de patrones: el aprendizaje automático brinda excelentes resultados en el análisis de grandes conjuntos de datos a la hora de identificar patrones y tendencias que quizá no sean evidentes a través de los métodos tradicionales. Puede dar lugar a valiosas perspectivas y a una toma de decisiones informada.
• Mejora de la toma de decisiones: al ofrecer perspectivas precisas y basadas en datos, el aprendizaje automático ayuda a tomar decisiones más informadas en diversos ámbitos, desde las estrategias de marketing hasta la optimización de las cadenas de suministro.
• Análisis predictivo: los algoritmos de aprendizaje automático pueden hacer predicciones basadas en datos históricos, anticipando las tendencias futuras, el comportamiento de los clientes y las dinámicas de los mercados. Esta cualidad resulta especialmente útil en las previsiones financieras, la predicción de la demanda y la gestión de riesgos.
• Mejora de las experiencias de los clientes: el aprendizaje automático hace posible que los chatbots y los asistentes virtuales interactúen con los usuarios en un formato de lenguaje natural, para brindar respuestas más rápidas y personalizadas que mejoran la atención y la interacción hacia el cliente.
• Detección de fraudes y ciberseguridad: los algoritmos de aprendizaje automático son capaces de detectar patrones y comportamientos inusuales en los datos, lo que ayuda en la detección del fraude en las transacciones financieras y refuerza la ciberseguridad mediante la identificación de amenazas potenciales.
• Diagnóstico médico y asistencia sanitaria: el aprendizaje automático ayuda a predecir los resultados de los pacientes y a personalizar los planes de tratamiento. Es capaz de analizar imágenes médicas, tales como radiografías y resonancias magnéticas, para ayudar en la detección de enfermedades.
• Asignación optimizada de recursos: el aprendizaje automático predice la demanda, gestiona los inventarios y agiliza los procesos de las cadenas de suministros, una cualidad crucial en aquellas industrias que trabajan con productos perecederos o con fluctuaciones de la demanda del mercado.
• Procesos eficientes de selección de personal y RR. HH.: los algoritmos de aprendizaje automático son capaces de acelerar el proceso de selección de personal en el análisis de currículums, la identificación de los candidatos adecuados y la predicción del desempeño de los empleados.

Aprendizaje automático: promesas y desafíos

El aprendizaje automático de la inteligencia artificial abre todo un abanico de posibilidades para las empresas y la sociedad. Además de las amplias ventajas ya mencionadas, entronca con un panorama de IA que promete una innovación mundial transformadora en el campo de la resiliencia y la mitigación del cambio climático al impulsar la aceleración de las soluciones de algunos de los problemas más graves que afronta el planeta.

Sin embargo, no está exenta de riesgos. Resulta esencial abordar las consideraciones éticas, la privacidad de los datos y los posibles sesgos para garantizar un uso responsable y ecuánime de estas tecnologías. Además, la eficacia de las aplicaciones de aprendizaje automático depende de la calidad de los datos y de lo apropiados que sean los algoritmos elegidos para tareas concretas.

Aquí es donde las Normas Internacionales desempeñan un papel fundamental al ofrecer una orientación y regulación clara que previene los usos indebidos y protege a los usuarios. ISO, en colaboración con la Comisión Electrotécnica Internacional (IEC), ha publicado una serie de normas relacionadas con el aprendizaje automático a través de su grupo de expertos especializado en la inteligencia artificial (ISO/IEC JTC 1/SC 42). Su norma más reciente en este ámbito es ISO/IEC 23053:2022, que brinda un marco para los sistemas de IA que emplean el aprendizaje automático.

¿Será el aprendizaje automático el futuro de la IA?

La meta última de la IA es diseñar máquinas capaces de razonar, aprender y adaptarse a diversos dominios. Exigirá capacidades avanzadas en una variedad de subáreas de la IA y el aprendizaje automático es una parte vital de todo ello.

El futuro del aprendizaje automático, como parte del campo más amplio de la IA, es apasionante para muchos y preocupante para algunos. El desarrollo de Normas Internacionales es crucial si queremos minimizar sus riesgos y maximizar sus múltiples beneficios en todos los ámbitos de nuestra vida.