¿Alguna vez has navegado por tu teléfono y has sentido que misteriosamente sabe lo que quieres ver a continuación? O tal vez obtuviste un buen descuento en línea porque el sitio web "sabía" que estabas interesado. Ésa es la obra de los modelos de aprendizaje automático (ML): los cerebritos detrás de escena. Pero con todos estos términos técnicos circulando por ahí, es fácil sentirse perdido.
Este blog decodifica la jerga y le presenta los 5 principales modelos de ML que están dando forma silenciosamente a nuestro mundo.
1. Regresión lineal
¿Recuerdas aquella vez que te preparaste para un examen y lo sacaste con éxito? La regresión lineal podría haber predicho ese resultado. Es básicamente una bola de cristal para números, que analiza datos pasados para pronosticar tendencias futuras. Los corredores de bolsa lo utilizan para adivinar los movimientos del mercado y las empresas confían en él para predecir cifras de ventas. Piense en ello como una línea de tendencia superpoderosa, que establece conexiones entre cosas para avisarle de lo que probablemente sucederá a continuación.
2. Árboles de decisión
¿Alguna vez solucionó un problema técnico respondiendo una serie de preguntas de "sí" o "no"? Ésa es la idea central detrás de los árboles de decisión. Son como detectives, descomponiendo problemas complejos en una serie de preguntas que se ramifican como un árbol. Este enfoque los hace perfectos para tareas como filtrar correos electrónicos no deseados o incluso ayudar a los médicos a diagnosticar enfermedades según los síntomas. Puede que no usen una gabardina, pero seguro que saben cómo resolver un caso (o un conjunto de datos).
3. Bosques aleatorios
¿Recuerdas esa discusión grupal sobre una película? Cada persona aporta una perspectiva única, ¿verdad? Los bosques aleatorios funcionan de manera similar. Este modelo combina múltiples árboles de decisión, cada uno con “estilos de preguntas” ligeramente diferentes. Al combinar sus conocimientos, apunta a una predicción más precisa que cualquier árbol por separado. Piense en ello como un esfuerzo de equipo, aprovechando las fortalezas de diferentes modelos para ofrecer un resultado confiable.
4. Redes neuronales
Nuestros cerebros son increíbles para reconocer patrones, como ver una cara familiar en las nubes. Las redes neuronales se inspiran en esta capacidad. Estos modelos imitan la estructura del cerebro humano, con capas interconectadas que procesan información. Capacitados con cantidades masivas de datos, aprenden a identificar patrones y relaciones. Esto los hace ideales para tareas como el reconocimiento de imágenes (piense en etiquetar a sus amigos en fotos) o incluso la comprensión del lenguaje natural (como esos chatbots con los que chatea en línea).
5. K-vecinos más cercanos
¿Alguna vez te has sentido gravitando hacia personas con intereses similares en una fiesta? K-Vecinos más cercanos (KNN) utiliza la misma lógica. Este modelo identifica los puntos de datos más cercanos (o más similares) a un dato nuevo y desconocido. Al analizar las características de sus “vecinos”, predice la categoría o valor al que podría pertenecer el nuevo punto. Este enfoque brilla en tareas como recomendar productos basados en compras anteriores o clasificar dígitos escritos a mano.
Estos son solo algunos de los increíbles modelos de aprendizaje automático que impulsan la innovación en diversos campos. Aunque parezcan complejos, comprender sus principios básicos le abre los ojos a las increíbles capacidades del aprendizaje automático. Después de todo, estos modelos están en constante evolución y, quién sabe, tal vez seas tú quien construya el próximo punto de inflexión en el futuro.
