El aprendizaje automático para principiantes se explica de forma sencilla: aprenda qué es ML, cómo funciona, algoritmos clave y cómo empezar a aprender de forma gratuita con ejemplos prácticos.
Si ha leído algo sobre inteligencia artificial, es casi seguro que se habrá encontrado con el término "aprendizaje automático". Se utiliza en todas partes: en ofertas de trabajo, descripciones de productos, artículos de noticias y conversaciones sobre tecnología. Pero ¿qué significa realmente? Y lo que es más importante, ¿cómo puedes empezar a aprenderlo sin perderte en un mar de matemáticas y jerga?
Esta guía desglosa el aprendizaje automático en un lenguaje sencillo. Al final, comprenderá qué es ML, cómo funciona, los principales tipos y algoritmos, y exactamente cómo comenzar a aprenderlo de forma gratuita.
El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial en la que las computadoras aprenden a partir de datos en lugar de ser programadas explícitamente. Esa es la diferencia clave con el software tradicional.
Aquí hay una comparación simple:
Escribes reglas. La computadora los sigue.
"Si el correo electrónico contiene la palabra 'lotería' y tiene más de tres signos de exclamación, márquelo como spam."
Esto funciona, pero debes pensar en cada regla tú mismo. Los spammers cambian sus tácticas y sus reglas quedan atrás.
Le das ejemplos a la computadora. Descubre las reglas.
"Aquí hay 100.000 correos electrónicos. Estos 50.000 son spam y estos 50.000 no lo son. Conozca la diferencia".
La computadora analiza los ejemplos, encuentra patrones y construye un modelo que puede clasificar nuevos correos electrónicos como nunca antes se había visto. Cuando los spammers cambian su enfoque, usted alimenta el modelo con nuevos ejemplos y se adapta.
Eso es, en pocas palabras, aprendizaje automático: aprender patrones a partir de datos para hacer predicciones o decisiones.
Los problemas de ML generalmente se dividen en tres categorías. Comprenderlos le brinda un marco para todo el campo.
Este es el tipo más común. Usted proporciona al modelo datos etiquetados (entradas emparejadas con las respuestas correctas) y aprende a asignar entradas a salidas.
Ejemplos:
Piense en ello como si estudiara con un libro de texto que tiene una clave de respuestas. Practicas, compruebas tus respuestas y mejoras con el tiempo.
Aquí, los datos no tienen etiquetas. El trabajo del modelo es encontrar patrones o agrupaciones ocultos por sí solo.
Ejemplos:
Esto es como clasificar un frasco de botones mezclados por color, tamaño y forma: nadie te dijo las categorías; los descubriste tú mismo.
En el aprendizaje por refuerzo, un agente aprende interactuando con un entorno. Toma medidas, recibe recompensas o sanciones y ajusta su estrategia para maximizar la recompensa a largo plazo.
Ejemplos:
Piense en entrenar a un perro: el buen comportamiento recibe un premio (recompensa positiva), el mal comportamiento recibe una corrección (recompensa negativa). Con el tiempo, el perro (o la IA) aprende qué funciona.
A medida que te sumerges en el aprendizaje automático, ciertos términos aparecerán constantemente. Esto es lo que quieren decir:
El conjunto de datos que utiliza para enseñar su modelo. La calidad es muy importante: un modelo entrenado con datos sesgados o incompletos producirá resultados sesgados o incompletos. La frase "basura entra, basura sale" es especialmente cierta en el aprendizaje automático.
Las propiedades individuales medibles de sus datos. Para predecir los precios de la vivienda, las características pueden incluir pies cuadrados, número de dormitorios, vecindario y año de construcción. Elegir las funciones adecuadas suele ser más importante que elegir el algoritmo adecuado.
La representación matemática que produce el algoritmo después de aprender de los datos. Puedes pensar en ello como una función: ingresas datos y te da una predicción.
Por lo general, divide sus datos en dos partes: un conjunto de entrenamiento (usado para enseñar el modelo) y un conjunto de prueba (usado para evaluar qué tan bien se desempeña con datos que no ha visto). Esto evita que te engañes pensando que el modelo es mejor de lo que realmente es.
El objetivo es un modelo que generalice bien, uno que haya aprendido los patrones reales sin memorizar detalles irrelevantes.
No es necesario dominar todos los algoritmos para comenzar, pero comprender algunos de los fundamentales le brindará una visión real de cómo funciona el aprendizaje automático.
Un árbol de decisiones hace predicciones haciendo una serie de preguntas de sí o no sobre los datos, como un diagrama de flujo:
"¿La casa tiene más de 150 metros cuadrados? → Sí → ¿Está en una ciudad importante? → Sí → Precio previsto: £450.000"
Los árboles de decisión son intuitivos y fáciles de visualizar. Su principal debilidad es que un solo árbol puede sobreajustarse, razón por la cual los profesionales a menudo usan bosques aleatorios: colecciones de muchos árboles de decisión que votan sobre la predicción final.
Inspiradas libremente en el cerebro humano, las redes neuronales constan de capas de nodos (neuronas) interconectados. Los datos fluyen a través de las capas y cada conexión tiene un peso que se ajusta durante el entrenamiento.
Las redes neuronales están detrás de la mayoría de los avances de la IA que acaparan los titulares y de los que ha oído hablar, incluidos ChatGPT y los generadores de imágenes.
K-means es un algoritmo clásico no supervisado. Le dice cuántos grupos (k) desea y asigna cada punto de datos al centro del grupo más cercano, luego ajusta los centros, repitiendo hasta que los grupos se estabilicen.
Se utiliza habitualmente para la segmentación de clientes, la compresión de imágenes y el descubrimiento de patrones en grandes conjuntos de datos.
Uno de los algoritmos más simples y más utilizados. La regresión lineal encuentra la línea recta (o plano, en dimensiones superiores) que mejor se ajusta a sus datos. Es perfecto para predecir valores continuos, como la temperatura, los precios de las acciones o las cifras de ventas.
A pesar de su simplicidad, la regresión lineal es un poderoso punto de partida y ayuda a desarrollar la intuición para modelos más complejos.
El ecosistema de ML está dominado por un puñado de herramientas. Esto es lo que debes saber sobre:
No necesitas todos estos el primer día. Comience con Python y scikit-learn, y amplíe desde allí a medida que se desarrollen sus intereses.
La barrera de entrada para el LD nunca ha sido tan baja. He aquí un camino práctico:
Antes de escribir cualquier código, asegúrese de comprender qué son la IA y el ML a nivel conceptual. Nuestra guía ¿Qué es la inteligencia artificial? es un excelente punto de partida, y el programa AI Seeds cubre conceptos fundamentales a través de lecciones interactivas.
No es necesario convertirse en desarrollador de software. Concentrarse en:
Unas pocas semanas de práctica constante es todo lo que necesita para sentirse lo suficientemente cómodo para el trabajo de ML.
Analice los conceptos básicos que hemos cubierto en esta guía: aprendizaje, capacitación y pruebas supervisados y no supervisados, algoritmos clave. Utilice recursos gratuitos, tutoriales y programas estructurados disponibles en AI Educademy.
Este es el paso más importante. No espere hasta sentirse "listo". Empiece a experimentar:
Elija los problemas que realmente le interesan. Algunas ideas de proyectos para principiantes:
Cada proyecto te enseña algo nuevo y lo agrega a tu portafolio.
¿Listo para poner este conocimiento en práctica? Aquí tienes un desafío: dirígete al AI Lab y experimenta con un modelo de aprendizaje automático. Intente cambiar las entradas, observe cómo cambian las salidas y vea si puede descubrir qué aprendió el modelo.
No importa si aún no entiendes todo. El acto de experimentar es lo que transforma el conocimiento pasivo en comprensión real.
El aprendizaje automático es un campo vasto y apasionante, y esta guía es sólo el comienzo. A medida que avance, encontrará aprendizaje profundo, procesamiento del lenguaje natural, visión por computadora y otras especializaciones fascinantes. Lo hermoso es que cada nuevo concepto se basa en los cimientos que estás aprendiendo ahora mismo.
Lo más importante es empezar. No mañana, no la semana que viene, hoy.
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