El machine learning es una rama dentro del campo de la inteligencia artificial, la cual proporciona a los sistemas la capacidad de aprender y mejorar de manera automática, a partir de la experiencia. Estos sistemas transforman los datos en información, y con esta información pueden tomar decisiones. Para saber más te invitamos que sigas leyendo, en esta oportunidad hablaremos de los tipos de machine learning.

Conoce los diferentes tipos de machine learning

Dependiendo de los datos disponibles y de la tarea que se quiera realizar, podemos hablar de 4 tipos de aprendizajes. Estos son: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, aprendizaje semi-supervisado y aprendizaje por refuerzo. 

1- Aprendizaje Supervisado

En el aprendizaje supervisado, los algoritmos trabajan con datos “etiquetados” (labeled data), intentando encontrar una función que, dadas las variables de entrada (input data), les asigne la etiqueta de salida adecuada. El algoritmo se entrena con un “histórico” de datos y así “aprende” a asignar la etiqueta de salida adecuada a un nuevo valor, es decir, predice el valor de salida.

En el aprendizaje supervisado existen dos tipos de modelos, según el tipo de etiqueta:

• Los modelos de clasificación se preocupan por generar una etiqueta discreta, que estará dentro de un grupo de más posibles etiquetas.
• Los modelos de regresión que producen un valor real, una sola etiqueta.

2- Aprendizaje no Supervisado

El aprendizaje no supervisado tiene lugar cuando no se dispone de datos “etiquetados”  para el entrenamiento. Únicamente conocemos los datos de entrada, pero no existen datos de salida que correspondan a un determinado input. Por tanto, solamente podemos describir la estructura de los datos, para intentar encontrar algún tipo de organización que simplifique el análisis. Por ello, tienen un carácter exploratorio.

Del aprendizaje no supervisado se desprenden dos tipos:

• Clustering o agrupación es el tipo que permite registrar las agrupaciones inherentes que salen de poner en análisis todos los resultados.
• Por otro lado, el tipo associaton o de asociación permite encontrar relaciones en cuanto a las variables de un gran conjunto de datos.

3- Aprendizaje Semi-supervisado

El tipo de aprendizaje semi-supervisado es una práctica que se encuentra en un punto medio entre el aprendizaje supervisado y el no supervisado. De esta manera, solo se utilizan un grupo mínimo de etiquetas. No obstante, la mayoría son grupos de datos no etiquetados, pues aumentan los costes, pero son útiles para cumplir con los objetivos.

Aunque hay una supervisión sobre cómo actúa la máquina, no es un trabajo que se realiza a lo largo del trabajo con la máquina. Mientras que tendrás que etiquetar algunos resultados manualmente, otros serán propuestas automáticamente generadas por el machine learning.  

4- Aprendizaje por Refuerzo

Por último, el aprendizaje por refuerzo es un método de aprendizaje automático que se basa en recompensar los comportamientos deseados y penalizar los no deseados. Aplicando este método, un agente es capaz de percibir e interpretar el entorno, ejecutar acciones y aprender a través de prueba y error. Es un aprendizaje que fija objetivos a largo plazo para obtener una recompensa general máxima y lograr una solución óptima.

El juego es uno de los campos más utilizados para poner a prueba el aprendizaje por refuerzo. AlphaGo o Pacman son algunos juegos donde se aplica esta técnica. En estos casos, el agente recibe información sobre las reglas del juego y aprende a jugar por sí mismo. Al principio, evidentemente, se comporta de manera aleatoria, pero con el tiempo empieza a aprender movimientos más sofisticados. Este tipo de aprendizaje se aplica también en otras áreas como la robótica, la optimización de recursos o sistemas de control. 

Como se puede notar, el aprendizaje automático es una herramienta muy poderosa. Esta convierte los datos en información y facilita la toma de decisiones. La clave está en definir de manera clara el objetivo del aprendizaje para, dependiendo de las características del conjunto datos que disponemos, seleccionar el tipo de aprendizaje que mejor se ajusta para dar una solución que responda a las necesidades.