El papel del aprendizaje automático y la minería de datos en la visión artificial

La inteligencia artificial (AI) es una tecnología potente que destaca en el análisis de distintos tipos de datos y en el aprendizaje a partir de ellos con el tiempo. Por ejemplo, la visión por computador, una rama de la AI, se centra en comprender los datos visuales. Otra área importante es el aprendizaje automático (ML), que, junto con la minería de datos, desempeña un papel importante en la mejora de los modelos de visión por computador. La minería de datos consiste en encontrar patrones útiles en grandes conjuntos de datos, mientras que el aprendizaje automático utiliza estos patrones para entrenar modelos de AI capaces de realizar tareas sin necesitar instrucciones detalladas.

Estas tecnologías son cada vez más habituales en sectores como los vehículos autónomos, las finanzas y la fabricación, porque han avanzado mucho en los últimos años. En este artículo, explicaremos qué son la minería de datos y el aprendizaje automático, cómo se utilizan en la visión por computador y cómo trabajan conjuntamente para impulsar el progreso en áreas como la asistencia sanitaria. ¡Empecemos!

¿Qué es el aprendizaje automático?#

El aprendizaje automático permite que las máquinas aprendan de forma similar a los seres humanos, utilizando datos y algoritmos para identificar patrones y tomar decisiones con una intervención humana mínima. A medida que estos sistemas se exponen a datos con el tiempo, realizan predicciones cada vez más precisas.

El proceso utiliza algoritmos para realizar predicciones o clasificaciones a partir de datos de entrada. Primero, el algoritmo identifica patrones y realiza una estimación fundamentada o inferencia inicial. Para medir la precisión, una función de error compara la salida del modelo con ejemplos conocidos y, a continuación, el sistema ajusta sus parámetros para minimizar los errores. Este ciclo de evaluación y ajuste continúa automáticamente hasta que el modelo alcanza el nivel de rendimiento deseado.

En general, existen cuatro tipos de aprendizaje automático: supervisado, no supervisado, sem supervisado y por refuerzo. Veamos cada uno:

• Aprendizaje supervisado: los algoritmos aprenden a partir de datos etiquetados para predecir resultados para nuevas entradas. Los sistemas de filtrado de spam de los servicios de correo electrónico utilizan aprendizaje supervisado.

• Aprendizaje no supervisado: a diferencia del aprendizaje supervisado, este método trabaja con datos que no están etiquetados. El algoritmo identifica patrones o agrupa los datos según sus similitudes sin ningún tipo de orientación. Se utiliza a menudo para tareas como la detección de anomalías.

• Aprendizaje sem supervisado: este enfoque combina una pequeña cantidad de datos etiquetados con un conjunto más amplio de datos sin etiquetar. El algoritmo aprende de ambos para mejorar la precisión, lo que resulta útil cuando los datos etiquetados son escasos o caros.

• Aprendizaje por refuerzo: en este caso, el algoritmo aprende al interactuar con su entorno y recibir recompensas o penalizaciones según sus acciones. Sigue mejorando al intentar maximizar las recompensas y se utiliza habitualmente en áreas como la robótica, los videojuegos y los vehículos autónomos.

Fig. 1. Tipos de aprendizaje automático.

¿Qué es la minería de datos?#

La minería de datos es el proceso de explorar y analizar grandes conjuntos de datos para encontrar patrones ocultos, tendencias e información valiosa que no resulta evidente de inmediato. Consiste en transformar datos sin procesar en información útil mediante una combinación de técnicas estadísticas, aprendizaje automático y herramientas de gestión de bases de datos para identificar conexiones y patrones en los datos.

El proceso comienza con la recopilación de datos de distintas fuentes, como bases de datos u hojas de cálculo, y su organización en un formato estructurado. Después, se limpian los datos para eliminar errores, incoherencias o detalles que falten y garantizar su precisión. Una vez preparados los datos, se utilizan algoritmos avanzados y métodos estadísticos para analizarlos.

Estas son algunas de las técnicas más habituales para analizar los datos:

• Clasificación: agrupación de los datos en categorías predefinidas según los patrones identificados.
• Clustering: agrupación de puntos de datos similares para identificar agrupaciones naturales dentro de los datos.
• Asociación: identificación de relaciones entre variables, como encontrar patrones de artículos que se compran juntos con frecuencia.

Estas técnicas ayudan a extraer patrones significativos e información útil de los datos. Después, los resultados se interpretan y presentan de forma comprensible y práctica, convirtiendo los datos sin procesar en información valiosa que puede ayudarte a tomar decisiones fundamentadas.

Fig. 2. Los pasos de la minería de datos.

Comprender las aplicaciones del aprendizaje automático y la minería de datos#

Existen muchas aplicaciones en distintos sectores en las que el aprendizaje automático y la minería de datos pueden marcar una gran diferencia. Para comprender el impacto de estas tecnologías, utilizaremos como ejemplo el sector minorista.

El aprendizaje automático puede resultar especialmente útil para los minoristas que dependen de las ventas online. Grandes empresas como eBay y Amazon utilizan herramientas integradas de aprendizaje automático en todo su ciclo de ventas. Una de las principales formas en que las empresas minoristas lo utilizan es para emparejar productos. Esto implica identificar y vincular artículos idénticos en distintos catálogos, lo que resulta útil para comparar precios, crear páginas de productos consolidadas y detectar carencias de productos. Aunque el emparejamiento manual funciona con catálogos pequeños, el ML permite gestionar catálogos mucho más grandes de forma eficiente. También facilita distintos tipos de coincidencias de productos, como coincidencias exactas, aproximadas, de imágenes, de atributos, de categorías y entre dominios.

Fig. 3. Tipos de coincidencias de productos.

Una aplicación interesante de la minería de datos en el comercio minorista es comprender el comportamiento de los clientes, especialmente mediante la segmentación de clientes. Los clientes pueden agruparse según características compartidas, como la demografía, los patrones de compra, el historial de compras anteriores, etc. Los minoristas pueden utilizar estas agrupaciones para crear nuevas estrategias de marketing destinadas a llegar a compradores actuales y futuros.

En cuanto al comportamiento de los clientes, otro caso de uso importante de la minería de datos en el comercio minorista es el análisis de la pérdida de clientes, también conocido como abandono o bajas de clientes. Los minoristas pueden obtener información sobre qué tipos de clientes se marchan, por qué lo hacen y cómo mejorar la retención. Aunque cierto nivel de abandono es inevitable, identificar patrones mediante la minería de datos permite a los minoristas tomar medidas proactivas, como ofrecer promociones especiales o cupones, para reducir la pérdida de clientes.

Fig. 4. Segmentación de clientes.

La conexión entre el ML, la minería de datos y la visión por computador#

La visión por computador es, en realidad, un subconjunto del aprendizaje automático que se centra en enseñar a los ordenadores a interpretar datos visuales de imágenes y vídeos. Por su parte, la minería de datos puede respaldar las aplicaciones de visión por computador mediante el análisis de grandes cantidades de datos sin procesar para identificar las imágenes más relevantes para el entrenamiento de modelos. Esto es clave porque ayuda a garantizar que el modelo aprenda a partir de los mejores ejemplos, reduciendo los datos innecesarios y ayudándole a centrarse en lo importante. Como resultado, la minería de datos ayuda a que los modelos de visión por computador funcionen de forma más eficiente y precisa, mejorando tareas como la detección de objetos, la clasificación de imágenes y la segmentación de instancias.

Explorar aplicaciones que utilizan ML, minería de datos y visión por computador#

Para comprender la sinergia entre el ML, la minería de datos y la visión por computador, veamos un ejemplo de una aplicación en el sector sanitario.

El aprendizaje automático, la minería de datos y la visión por computador están impulsando grandes avances en la asistencia sanitaria. Instituciones médicas como Johns Hopkins Medicine, en Estados Unidos, utilizan estas tecnologías para analizar imágenes médicas y detectar enfermedades y anomalías, como tumores, en una fase temprana. Los modelos de visión por computador como Ultralytics YOLOv8 pueden utilizarse para analizar las imágenes e identificar anomalías, mientras que el aprendizaje automático puede encontrar patrones en los historiales de los pacientes que podrían indicar posibles problemas de salud. A continuación, la minería de datos puede buscar entre grandes cantidades de datos relacionados para ayudar a encontrar tratamientos eficaces o posibles curas. Al combinar estas tecnologías, los profesionales sanitarios pueden diagnosticar enfermedades con mayor precisión y desarrollar mejores planes de tratamiento, mejorando en última instancia los resultados de los pacientes.

Fig. 5. Uso de YOLOv8 para detectar tumores.

Retos y futuras direcciones#

Aunque las aplicaciones que utilizan visión por computador, minería de datos y aprendizaje automático ofrecen diversas ventajas, hay algunas limitaciones que deben tenerse en cuenta. Estas innovaciones suelen necesitar grandes cantidades de datos para funcionar correctamente, y la privacidad de los datos puede ser motivo de preocupación. Por ejemplo, los sistemas de visión por computador de las tiendas pueden recopilar y procesar datos de los consumidores, y es importante informarles de que sus datos se están recopilando.

Además de los problemas de privacidad de los datos, la complejidad de los modelos de visión por computador es otra cuestión. Puede resultar difícil entender cómo llegan estos modelos a un resultado concreto al intentar tomar decisiones fundamentadas. A pesar de estos desafíos, cada vez se están aplicando más medidas para conseguir soluciones de AI más responsables y fluidas. Por ejemplo, técnicas como el aprendizaje federado están ganando popularidad porque permiten desarrollar AI y, al mismo tiempo, garantizar la protección de la privacidad.

El aprendizaje federado es un método que ayuda a los modelos a aprender a partir de los datos manteniendo estos en su ubicación original. En lugar de recopilar todos los datos en una base de datos central, el modelo se entrena directamente en dispositivos individuales o servidores que contienen los datos. A continuación, estos dispositivos solo devuelven las actualizaciones del modelo, no los datos reales. Después, las actualizaciones del modelo se tienen en cuenta para mejorar el modelo general.

Conclusiones clave#

Tanto el aprendizaje automático como la minería de datos desempeñan un papel muy importante en la visión por computador. Ayudan a analizar grandes cantidades de datos visuales, descubrir información importante y mejorar distintos campos, como la asistencia sanitaria, las compras online y los vehículos autónomos. Aunque existen desafíos, como proteger la privacidad y comprender modelos complejos, nuevos métodos como el aprendizaje federado están ayudando a abordar estos problemas. A medida que estas tecnologías sigan avanzando, probablemente conducirán a una mejor toma de decisiones y a más innovaciones en muchas áreas, haciendo que nuestras vidas sean más eficientes y estén más conectadas.

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