¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es una subcategoría de la inteligencia artificial, que es el proceso por el que los ordenadores aprovechan las redes neuronales para reconocer patrones y mejorar su capacidad para identificarlos. Con los suficientes ajustes y datos, un algoritmo de aprendizaje automático puede predecir nuevos patrones e información.
Las partes del proceso de aprendizaje automático
Redes neuronales
Las redes neuronales son un tipo de modelo de computación inspirado en la estructura y el funcionamiento del cerebro humano. Se componen de neuronas artificiales interconectadas (también conocidas como nodos o unidades) que se organizan en capas. Cada neurona toma entradas, realiza una computación y produce un resultado, que se pasa a otras neuronas en las siguientes capas. Las redes neuronales se han diseñado para aprender y adaptarse a partir de datos, lo que las convierte en un componente fundamental tanto del aprendizaje automático como del aprendizaje profundo.
En el aprendizaje automático, las redes neuronales se utilizan para analizar y reconocer patrones en los datos. Se pueden entrenar sobre conjuntos de datos etiquetados para realizar tareas como la clasificación, la regresión o la agrupación en clústeres. Al ajustar los pesos y sesgos de las conexiones entre las neuronas, las redes neuronales aprenden a generalizar a partir de los datos de entrenamiento y a hacer predicciones o tomar decisiones sobre datos inéditos.
El aprendizaje profundo es un subconjunto específico del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales profundas con multitud de capas ocultas. Las redes neuronales profundas son capaces de aprender automáticamente representaciones jerárquicas de datos, extrayendo características cada vez más abstractas en cada capa. Esta capacidad permite a los modelos de aprendizaje profundo gestionar tareas complejas, como el reconocimiento de imágenes y del habla, el procesamiento de lenguaje natural e incluso la capacidad de jugar a juegos.
Aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo es una rama particular del aprendizaje automático que toma la funcionalidad del ML y la lleva más allá de sus capacidades.
Con el aprendizaje automático en general, se produce un cierto grado de participación humana, dado que los ingenieros pueden revisar los resultados de un algoritmo y ajustarlos según su precisión. El aprendizaje profundo no se basa en esta revisión. En cambio, un algoritmo de aprendizaje profundo usa su propia red neuronal para verificar la precisión de sus resultados y luego aprender de ellos.
La red neuronal de un algoritmo de aprendizaje profundo es una estructura de algoritmos que se establece en capas para replicar la estructura del cerebro humano. En consecuencia, la red neuronal aprende a mejorar en la tarea con el tiempo sin ingenieros que le brinden comentarios al respecto.
Las dos principales etapas de desarrollo de una red neuronal son formación e inferencia. La formación es la etapa inicial donde el algoritmo de aprendizaje profundo se brinda con un grupo de datos y hay que interpretar lo que representa ese grupo de datos. Los ingenieros entonces brindan la red neuronal con comentarios sobre la precisión de su interpretación, y se ajusta en consecuencia. Puede haber muchas iteraciones de este proceso. La inferencia se produce cuando la red neuronal se implementa y puede tomar un conjunto de datos que nunca había visto antes para hacer predicciones precisas sobre lo que representan.
¿Cómo funciona el aprendizaje automático?
El proceso del aprendizaje automático en grandes conjuntos de datos se realiza en varios pasos. Estos son cinco pasos clave centrados en un caso de uso empresarial:
1. Recopilación y preparación de datos: el primer paso consiste en recopilar los datos relevantes para el problema en cuestión. Puede incluir orígenes como registros del cliente, datos de ventas, registros del sitio web, eventos del sitio web, comentarios de clientes o cualquier otro dato que pueda encontrarse disponible en la empresa. A continuación, se preprocesan los datos recopilados. Para ello, se realizan tareas como limpiar los datos erróneos o que faltan, gestionar los datos atípicos, y transformarlos todos en un formato adecuado para el análisis.
2. Diseño de características: una vez preparados los datos, el siguiente paso consiste en extraer características significativas del conjunto de datos. Ello a menudo conlleva la transformación de datos sin procesar en características más representativas, que capturen patrones y relaciones. En un caso de uso empresarial, esto podría incluir la creación de características como demografías de clientes, historiales de compras, estacionalidad, puntos de acceso en productos, errores detectados por clientes o cualquier otro atributo relevante que pueda afectar al problema con el que se está trabajando.
3. Selección de modelo y entrenamiento: tras el diseño de características, se elige un modelo de aprendizaje automático adecuado en función del problema y los datos disponibles. Existen varios tipos de modelos, como los árboles de decisión, los bosques aleatorios, las máquinas de vectores de soporte o las redes neuronales. A continuación, el modelo seleccionado se entrena con los datos preprocesados, empleando técnicas como el aprendizaje supervisado y no supervisado, en función de la naturaleza del problema.
4. Evaluación y validación del modelo: en este paso, el modelo entrenado se evalúa utilizando técnicas de validación, como la validación cruzada o validación de retención (hold-out). Se analizan las métricas de rendimiento del modelo, como precisión, exactitud, «recall» o puntuación F1, para evaluar su efectividad para el problema estudiado. Resulta crucial validar el rendimiento del modelo para garantizar su fiabilidad y generalizabilidad a través de los datos de la empresa.
5. Implementación y supervisión: una vez que se obtiene un modelo satisfactorio, se implementa en el entorno de producción de la empresa. Para ello, se integra el modelo en los procesos empresariales, sistemas o aplicaciones existentes. Una vez implementado, resulta importante supervisar continuamente su rendimiento, detectar cualquier desviación, actualizarlo periódicamente a medida que se dispone de nuevos datos, y asegurarse de que sigue entregando información precisa y de valor.
Estos pasos proporcionan una descripción general del máximo nivel del proceso de aprendizaje automático en grandes conjuntos de datos para un caso de uso empresarial. No obstante, resulta esencial tener en cuenta que cada paso requiere una cuidadosa consideración, iteración y el máximo perfeccionamiento para lograr los mejores resultados.
¿Cuáles son los diferentes tipos de modelos de aprendizaje automático?
Según la situación, los algoritmos del aprendizaje automático funcionan con más o menos intervención/refuerzo humano. Los cuatro modelos principales de aprendizaje automático son el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado, el aprendizaje semisupervisado y el aprendizaje de refuerzo.
Con el aprendizaje supervisado, el PC tiene un grupo etiquetado de datos que le permiten aprender a hacer una tarea humana. Este es el modelo menos complejo, ya que intenta replicar el aprendizaje humano.
Con el aprendizaje no supervisado, el PC tiene datos sin etiquetar y extrae de ellos información o patrones previamente desconocidos. Existen muchas maneras diferentes en que los algoritmos de aprendizaje automático hacen esto, incluidas:
- Agrupación en clúster, en donde el PC encuentra puntos de datos similares dentro de un grupo de datos y los agrupa en consecuencia (creando «clústeres»).
- Estimación de densidad, donde el PC descubre conocimientos al ver cómo se distribuye el grupo de datos.
- Detección de anomalías, donde el PC identifica puntos de datos dentro de un grupo de datos que son significativamente diferentes del resto.
- Análisis de componente principal (PCA), donde el PC analiza un grupo de datos y los resume para poder usarlos para hacer predicciones precisas.
Con el aprendizaje semisupervisado, el PC tiene una serie de datos parcialmente etiquetados y realiza su tarea usando los datos etiquetados para entender los parámetros e interpretar los datos no etiquetados.
Con el aprendizaje de refuerzo, el PC observa su entorno y usa esos datos para identificar la conducta ideal que minimizará el riesgo o maximizará la recompensa. Esto es un enfoque iterativo que requiere un tipo de señal de refuerzo para ayudar al PC a identificar mejor la acción adecuada.
¿Cómo se relacionan aprendizaje profundo y aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es la categoría más amplia de algoritmos que puede tomar un grupo de datos y usarlo para identificar patrones, descubrir información o hacer predicciones. El aprendizaje profundo es una rama particular del aprendizaje automático que toma la funcionalidad del ML y la lleva más allá de sus capacidades.
Con el aprendizaje automático en general, hay algo de participación humana porque los ingenieros pueden revisar los resultados de un algoritmo y hacer ajustes según la precisión. El aprendizaje profundo no se basa en esta revisión. En cambio, un algoritmo de aprendizaje profundo usa su propia red neuronal para verificar la precisión de sus resultados y, luego, aprender de ellos.
La red neuronal de un algoritmo de aprendizaje profundo es una estructura de algoritmos que se establece en capas para replicar la estructura del cerebro humano. En consecuencia, la red neuronal aprende a mejorar en la tarea con el tiempo sin ingenieros que le brinden comentarios al respecto.
Las dos principales etapas de desarrollo de una red neuronal son la formación y la inferencia. La formación es la etapa inicial, donde al algoritmo de aprendizaje profundo se le proporciona un conjunto de datos y debe interpretar lo que representan. Los ingenieros entonces brindan la red neuronal con comentarios sobre la precisión de su interpretación, y se ajusta en consecuencia. Puede haber muchas iteraciones en este proceso. La inferencia es cuando la red neuronal se implementa y puede tomar un grupo de datos que nunca antes había visto y hacer predicciones correctas sobre lo que representan.
¿Cuáles son los beneficios del aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es elemento que hace que una empresa sea fuerte, flexible y resiliente. Las organizaciones inteligentes eligen el ML para generar crecimiento de arriba abajo, productividad del empleado y satisfacción del cliente.
Muchas empresas logran el éxito con pocos casos de uso del ML, pero ese en realidad es solo el comienzo del proceso. Experimentar con el aprendizaje automático puede ser lo primero, pero justo después se debe proceder a la integración de modelos de aprendizaje automático en procesos y aplicaciones empresariales para poder escalarlos en la empresa.
Casos de uso de aprendizaje automático
En los sectores verticales, se están implementando correctamente las tecnologías y técnicas de aprendizaje automático, que ofrecen a las organizaciones resultados tangibles y reales.
Servicios financieros
En los servicios financieros, por ejemplo, los bancos usan modelos predictivos de aprendizaje automático que tienen en cuenta una enorme gama de medidas interrelacionadas, para comprender y satisfacer mejor las necesidades de los clientes. Los modelos predictivos del ML también pueden develar y limitar la exposición al riesgo. Los bancos pueden identificar las amenazas cibernéticas, seguir y documentar comportamientos fraudulentos de clientes y predecir mejor el riesgo para productos nuevos. Los principales casos de uso del ML en banca incluyen la detección y la reducción del fraude, servicios de asesor financiero personal y puntuación de crédito y análisis de préstamos.
Fabricación
En el sector industrial, las empresas adoptaron la automatización y ahora es parte integral tanto de los equipos como de los procesos. Usan la creación de modelos de ML para reorganizar y optimizar la producción de manera que tenga respuesta ante la demanda actual y sea consciente del cambio futuro. El resultado final es un proceso de fabricación que resulta a la vez ágil y resiliente. Los tres principales casos de uso de ML identificados en el sector industrial son las mejoras del rendimiento, el análisis de la causa raíz y la gestión del inventario y la cadena de suministro.
¿Por qué las empresas usan MLOps?
Muchas organizaciones carecen de capacidades, procesos y herramientas para alcanzar este nivel de integración empresarial. Para lograr con éxito el ML a escala, las empresas deben considerar invertir en ML Ops, que incluye el proceso, herramientas y tecnología para optimizar y estandarizar cada etapa del ciclo de vida de ML, desde el desarrollo del modelo hasta la puesta en marcha. El campo emergente de ML Ops trata de ofrecer agilidad y velocidad al ciclo de vida del ML. Se puede comparar con lo que hizo DevOps por el ciclo de vida de desarrollo de software.
Para progresar de la experimentación de aprendizaje automático a la puesta en marcha, las empresas necesitan contar con procesos de ML Ops sólidos. ML Ops no solo ofrece a la organización una ventaja competitiva, también posibilita que desarrolle otros casos de uso de aprendizaje automático. Esto genera ventajas adicionales, como la creación de talentos más sólidos a través del aumento de habilidades y un entorno más colaborador, además de mayor rentabilidad, mejores experiencias del cliente y mayores ganancias.
HPE y el aprendizaje automático
HPE ofrece aprendizaje automático para destrabar la complejidad y crear soluciones globales, desde el centro de datos empresarial central hasta la inteligencia en el extremo.
Los sistemas HPE Apollo Gen10 ofrecen una plataforma de aprendizaje profundo y aprendizaje automático empresarial con aceleradores líderes del sector, que ofrecen un rendimiento extraordinario para una inteligencia más rápida.
La plataforma de software HPE Ezmeral está diseñada para ayudar a las empresas a acelerar la transformación digital en la organización. Les permite aumentar la agilidad y la eficiencia, liberar conocimientos y brindar innovación empresarial. El portfolio completo cubre inteligencia artificial, aprendizaje automático, y análisis de datos, como también organización de contenedores y gestión, control de costes, automatización de TI, operaciones impulsadas por la IA, y seguridad.
La solución de software HPE Ezmeral ML Ops amplía las capacidades de HPE Ezmeral Container Platform para respaldar todo el ciclo de vida de aprendizaje automático e implementar procesos similares a DevOps de cara a estandarizar los flujos de trabajo de aprendizaje automático.
Para ayudar a las empresas a moverse con rapidez más allá de las pruebas de concepto de ML a la producción, HPE Pointnext Advisory and Professional Services ofrece la experiencia y los servicios que necesitas para realizar proyectos de ML. Con amplia experiencia en la realización de cientos de talleres y proyectos en todo el mundo, los expertos de HPE Pointnext proporcionan las capacidades y la experiencia necesarias para acelerar la implementación de proyectos de años a meses o semanas.