Machine Learning

El Machine Learning es una disciplina dentro de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender de los datos y mejorar su actuación con el tiempo, sin ser explícitamente programadas para cada tarea. A diferencia del software convencional, que sigue instrucciones directas y reglas fijas para ejecutar funciones, el ML utiliza algoritmos que se adaptan y ajustan sus respuestas basándose en patrones y relaciones descubiertas en los datos.

El Machine Learning y el software convencional pueden manejar datos estructurados, pero la manera en que cada uno utiliza estos datos es fundamentalmente diferente. Los sistemas de ML no están restringidos por un conjunto fijo de instrucciones. En lugar de eso, aprenden de grandes conjuntos de datos, entrenándose para reconocer patrones y basar en ellos sus predicciones y decisiones. Este entrenamiento es crucial, ya que permite a los sistemas de ML alcanzar altos niveles de precisión en tareas complejas como la clasificación, la predicción y el reconocimiento de patrones.

Este proceso de aprendizaje interactivo permite a los sistemas de ML mejorar continuamente su rendimiento. A diferencia del software tradicional, que realiza acciones basadas únicamente en instrucciones preprogramadas, los sistemas de ML se adaptan y evolucionan autónomamente, optimizando su comportamiento a medida que procesan más datos y aprenden de nuevas experiencias.

La implementación efectiva del ML requiere de un perfil distinto a los que encontramos en los sistemas de información convencionales. Los científicos del dato. Son expertos en estadística, matemáticas, modelización e ingeniería de variables. Su misión es diseñar y optimizar y algoritmos que puedan extraer información accionable de grandes volúmenes de datos, estructurados o no.

Estas propiedades de minería, predicción, y clasificación encuentran su utilidad en todo tipo de situaciones empresariales, por citar las más comunes:

• Exploración de datos, identificación de patrones y dependencias ocultas…
• Previsión de demanda, planificación de inventarios…
• Optimización de precios, procesos, rutas, recursos, máquinas…
• Recomendación de producto, servicios, componentes, proveedores…
• Automatización de tareas: clasificación, diagnósticos…
• Detección de fraude, fallos, incidencias, abandono…

Estos modelos son de interés en todas las áreas de las compañías: 

• Áreas comerciales (Marketing, Ventas, Producto, Estudios): análisis de clientes 360º, hipersegmentación, recomendación de productos online, previsión de abandono, optimización dinámica de precios…

• Áreas de operaciones (Fabricación, Calidad, Cadena de suministro, Logística): mantenimiento predictivo, optimización de máquinas y procesos, detección temprana de fallos, mejoras de calidad…

• Áreas corporativas (TI, RRHH; Finanzas, Administración): clasificación de tickets y documentos, previsión de caja, de ausentismo…

Cada tipo de Machine Learning tiene su metodologías y aplicaciones específicas:

• Aprendizaje Supervisado (ej.: riesgo crediticio, automatización de diagnósticos): implica entrenar un modelo en un conjunto de datos etiquetados, donde las respuestas correctas (o salidas) están ya proporcionadas. El modelo realiza predicciones y se ajusta basándose en la precisión de estas predicciones comparadas con las etiquetas reales. Se utiliza ampliamente para la clasificación y regresión, como predecir la probabilidad de un evento o determinar valores continuos, respectivamente.

• Aprendizaje No Supervisado (ej.: hipersegmentación):  en este tipo, los datos están sin etiquetar. El objetivo es encontrar patrones o estructuras inherentes en los datos. Las técnicas comunes incluyen el clustering, que agrupa datos similares, y la reducción de la dimensionalidad, que simplifica los datos sin perder sus características significativas.

• Aprendizaje Semi-Supervisado (ej.: sistemas de recomendación): combina elementos de ambos, supervisado y no supervisado. Se utiliza cuando se dispone de un gran conjunto de datos sin etiquetar y un pequeño conjunto de datos etiquetados. El modelo se entrena primero con los datos etiquetados y luego se refinan las predicciones o patrones con el conjunto de datos más grande sin etiquetar.

• Aprendizaje Auto-Supervisado (ej.: optimización de contenidos en redes sociales):  es una variante del aprendizaje no supervisado, donde los datos generan sus propias etiquetas a partir de la información contextual en los datos. Un ejemplo común es el uso de técnicas de pretexto para generar tareas, como predecir la siguiente palabra en una secuencia, donde el modelo se entrena para aprender representaciones útiles de los datos.

Presentamos aquí una lista de técnicas fundamentales de machine learning que los científicos del dato aplican, para interpretar datos y resolver problemas específicos.

• Regresión: predice valores continuos (por ejemplo: Regresión Lineal, Regresión Polinomial)
• Clasificación: predice categorías o etiquetas discretas (por ejemplo: Regresión Logística, Árboles de Decisión, Random Forest, Máquinas de Vectores de Soporte SVM, K-Nearest Neighbors)
• Clustering: agrupa datos en clústeres que contienen características similares (por ejemplo: K-Means, Agrupamiento Jerárquico, DBSCAN)
• Detección de Anomalías: algoritmos para la identificación de patrones inusuales que no se ajustan al comportamiento esperado
• Asociación: identifica reglas que describen grandes porciones de datos (por ejemplo: Apriori, Eclat)
• Reducción de Dimensionalidad: reduce el número de variables bajo consideración (por ejemplo: Análisis de Componentes Principales, Embedding de Vecinos Estocásticos Distribuidos en t)
• Aprendizaje por Refuerzo (reinforcement Learning): algoritmos que crean un modelo del entorno (por ejemplo: Procesos de Decisión de Markov), o aprenden políticas directamente (por ejemplo, Q-learning, Policy Gradients)
• Métodos de Conjunto: combina predicciones de varios modelos para mejorar la precisión (por ejemplo: Bagging, Boosting, Stacking)
• Redes Neuronales y Deep Learning: utiliza neuronas artificiales con múltiples capas para descubrir patrones en los datos (por ejemplo: Redes Neuronales Convolucionales para tareas de imagen, Redes Neuronales Recurrentes para datos secuenciales)
• Transfer Learning: reutiliza un modelo pre-entrenado en un nuevo problema, adaptándolo a nuevas tareas
• Técnicas de Validación Cruzada: métodos para evaluar el rendimiento de un modelo (por ejemplo: validación cruzada k-fold)
• Ingeniería y Selección de Características: creación de nuevas variables basadas en las existentes, y seleccionando las más importantes para mejorar el rendimiento del modelo