El algoritmo es la herramienta de la que se sirve el machine learning o aprendizaje automático para formar a la inteligencia artificial en la ejecución de una tarea.
Los algoritmos de machine learning son la base de su funcionamiento, el elemento esencial a través del cual opera la inteligencia artificial (IA). Gracias a ellos, esta es capaz de aprender a realizar determinadas acciones o tareas de manera autónoma, sin necesidad de que un ser humano le indique cómo comportarse.
Del papel crucial que los algoritmos tienen en el machine learning se desprende también la importancia de que los responsables de su desarrollo cuenten con un exhaustivo dominio en la aplicación de los conceptos matemáticos al ámbito de la IA. Este conocimiento se adquiere gracias a posgrados como el Máster en Ingeniería Matemática online de UNIR, un itinerario formativo muy interesante para quienes buscan ser Machine Learning Engineer.
¿Qué hacen los algoritmos de aprendizaje automático?
El machine learning es una modalidad de IA que utiliza los algoritmos matemáticos para procesar grandes volúmenes de datos con los que aprende a ofrecer la mejor respuesta a la cuestión planteada. Es decir, este pensamiento artificial trata de ajustar su respuesta a cómo se comportaría un humano ante una situación concreta y, la solución que ofrece, se basa en el análisis que ejecuta de las diferentes informaciones que ha recabado al respecto.
Ahora bien, para que el machine learning funcione adecuadamente es necesario que el algoritmo aprenda y mejore su capacidad para realizar tareas concretas. Un progreso que dependerá, entre otras cosas, del tratamiento de datos con el que desarrolla sus patrones de conducta.
Tipos de algoritmos de machine learning
A continuación se explican los cuatro modelos de aprendizaje automático y los algoritmos más utilizados en ellos:
Algoritmo de aprendizaje supervisado
Este sistema de machine learning parte de una etapa inicial en la que los datos ya han sido etiquetados, lo que le permite tomar como referencia esa información a la hora de adecuar sus decisiones a la cuestión esbozada. Entre los algoritmos matemáticos habituales de este modelo destacan:
- Algoritmo de regresión: se centra en las relaciones que se establecen entre los factores que confluyen en la hipótesis.
- Algoritmo bayesiano: estructura su comportamiento en el Teorema de Bayes, en el que se aborda la probabilidad de que acontezca un hecho en base a los diferentes factores que pueden influir en él.
- Algoritmo de redes neuronales: recibe este nombre porque la forma de canalizar, procesar y conectar la información se asimila al comportamiento del cerebro.
- Algoritmo de árbol de decisión: cada solución potencial a una hipótesis se va bifurcando en líneas.
- Algoritmo de reducción de dimensionalidad: se busca limitar el número de factores que pueden impactar en el escenario planteado.
Algoritmo de aprendizaje no supervisado
En este caso, el algoritmo utiliza datos que no han sido previamente clasificados, por lo que el diseño de los patrones de predicción del comportamiento solo cuenta con el tratamiento que él realiza de la información recibida.
En este modelo de machine learning es común el uso del algoritmo de agrupación, también denominado clustering, en el que se organiza la información en categorías tras identificar que comparten elementos en común.
Algoritmo de aprendizaje semisupervisado
El aprendizaje semisupervisado es un sistema que aúna aspectos del supervisado y del no supervisado, ya que solo un bloque de la información que analiza ha sido previamente catalogada.
Algoritmo de aprendizaje reforzado
El aprendizaje reforzado es aquel que se sirve de algoritmos que forman su conducta artificial en atención a la efectividad o no de las respuestas que va ofreciendo a la hipótesis presentada. Es básicamente un sistema que estudia el acierto o el error de la misma, lo cual facilita al machine learning ir comprendiendo qué solución es la más adecuada en cada momento. En esta categoría destacan:
- Algoritmos de aprendizaje por refuerzo basados en modelos: la inteligencia artificial comienza su instrucción sabiendo aspectos del espacio en el que se va a desenvolver.
- Algoritmos de aprendizaje por refuerzo no basados en modelos: aquellos en los que la IA no posee información previa sobre el medio en el que va a trabajar.
Claves e importancia del desarrollo de nuevos algoritmos
El desarrollo del aprendizaje automático depende de la eficacia y eficiencia de los algoritmos matemáticos que permiten su funcionamiento. En este sentido, en la medida en la que los mismos sean más exactos a la hora de ofrecer la mejor respuesta al problema planteado, se incrementará el nivel de productividad de los programas para los que hayan sido diseñados.
Por todo ello, es posible concluir que del correcto desempeño de los algoritmos del machine learning dependerá la evolución que experimente el aprendizaje automático de la inteligencia artificial en el futuro. Cuanto mayor sea el avance en el estudio de nuevos algoritmos matemáticos, mejor capacidad tendrán de procesar la información y, en consecuencia, ofrecerán soluciones más ajustadas al escenario planteado con una reducción real del intervalo de incertidumbre.
