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

La inteligencia artificial (IA) es una tecnología potente que resulta excelente para analizar diferentes tipos de datos y aprender de ellos con el tiempo. Por ejemplo, la visión artificial, una rama de la IA, se centra en comprender datos visuales. Otra área importante es el aprendizaje automático (ML), que, junto con la minería de datos, desempeña un papel fundamental en la mejora de los modelos de visión artificial. 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 IA capaces de gestionar tareas sin necesidad de instrucciones detalladas.

Estas tecnologías son cada vez más habituales en sectores como el de los coches autónomos, las finanzas y la fabricación debido al enorme crecimiento que han experimentado en los últimos años. En este artículo, analizaremos qué son la minería de datos y el aprendizaje automático, cómo se aplican en la visión artificial y cómo colaboran para impulsar el progreso en ámbitos como el sanitario. ¡Empecemos!

¿Qué es el aprendizaje automático?#

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

El proceso funciona mediante el uso de algoritmos para realizar predicciones o clasificaciones basadas en los datos de entrada. El algoritmo identifica primero los patrones y formula una suposición fundamentada o inferencia inicial. Para medir la precisión, una función de error compara el resultado del modelo con ejemplos conocidos, y el sistema ajusta entonces sus parámetros para reducir al mínimo los errores. Este ciclo de evaluación y ajuste continúa de forma automática hasta que el modelo alcanza el nivel de rendimiento deseado.

Existen, por lo general, cuatro tipos de aprendizaje automático: supervisado, no supervisado, semisupervisado y por refuerzo. Echemos un vistazo a cada uno de ellos:

• Aprendizaje supervisado: los algoritmos aprenden a partir de datos etiquetados para predecir resultados correspondientes a nuevas entradas. Los sistemas de filtrado de spam en los servicios de correo electrónico utilizan el 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 en función de sus similitudes sin ningún tipo de orientación. Se suele emplear para tareas como la detección de anomalías.

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

• Aprendizaje por refuerzo: aquí, el algoritmo aprende interactuando con su entorno y recibiendo recompensas o penalizaciones según sus acciones. Sigue mejorando con el objetivo de 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 y perspectivas valiosas que no resultan evidentes de inmediato. Implica transformar datos brutos en información útil utilizando una combinación de técnicas estadísticas, aprendizaje automático y herramientas de gestión de bases de datos para identificar conexiones y patrones dentro de los datos.

El proceso comienza recopilando datos de diversas fuentes, como bases de datos u hojas de cálculo, y organizándolos en un formato estructurado. A continuación, se depuran los datos para eliminar errores, incoherencias o detalles ausentes con el fin de garantizar su precisión. Una vez preparados los datos, se emplean algoritmos avanzados y métodos estadísticos para analizarlos.

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

• Clasificación: agrupar datos en categorías predefinidas basándose en patrones identificados.
• Agrupación (clustering): agrupar puntos de datos similares para identificar grupos naturales dentro de los datos.
• Asociación: identificar relaciones entre variables, como encontrar patrones de artículos que se compran juntos frecuentemente.

Estas técnicas ayudan a extraer patrones y perspectivas valiosas de los datos. Los hallazgos se interpretan y presentan de manera que resulten comprensibles y aplicables, transformando los datos sin procesar en información valiosa que te ayuda a tomar decisiones fundamentadas.

Fig. 2 Pasos que implica la minería de datos.

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

Existen numerosas aplicaciones en diversos 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 el sector minorista como ejemplo.

El aprendizaje automático puede resultar especialmente útil para los comercios minoristas que dependen de las ventas online. Grandes empresas como eBay y Amazon emplean herramientas integradas de aprendizaje automático en todos sus ciclos de ventas. Una de las principales formas en que las empresas de retail lo utilizan es para la coincidencia de productos. Consiste en identificar y vincular artículos idénticos en diferentes catálogos, lo cual resulta útil para comparar precios, crear páginas de productos unificadas y detectar vacíos en la oferta. Aunque la coincidencia manual funciona para catálogos pequeños, el ML permite gestionar catálogos mucho más grandes de manera eficiente. Asimismo, facilita diferentes tipos de coincidencias de productos, como coincidencias exactas, coincidencias aproximadas, coincidencias por imagen, coincidencias por atributos, coincidencias por categoría y coincidencias entre dominios.

Fig. 3 Tipos de coincidencias de productos.

Una aplicación interesante de la minería de datos en el comercio minorista es la comprensión del comportamiento del cliente, especialmente a través de la segmentación de la clientela. Los clientes se pueden agrupar en función de características compartidas, como datos demográficos, patrones de compra, historial de compras anteriores, etc. Los comercios minoristas pueden utilizar estas agrupaciones para diseñar nuevas estrategias de marketing con el fin de llegar a los compradores actuales y futuros.

Hablando de comportamiento del cliente, otro caso de uso importante de la minería de datos en el comercio minorista es el análisis de abandono, también conocido como pérdida de clientes. Los minoristas pueden obtener información sobre qué tipo 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 ofertas 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 artificial#

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

Explorando aplicaciones que utilizan ML, minería de datos y visión artificial#

Para entender la sinergia entre el ML, la minería de datos y la visión artificial, echemos un vistazo a un ejemplo de aplicación en el sector sanitario.

El aprendizaje automático, la minería de datos y la visión artificial están impulsando importantes avances en el sector sanitario. Instituciones médicas como Johns Hopkins Medicine en EE. UU. utilizan estas tecnologías para analizar imágenes médicas y detectar precozmente enfermedades y anomalías como tumores. Los modelos de visión artificial como Ultralytics YOLOv8 se pueden emplear para analizar las imágenes con el fin de identificar cualquier anomalía, mientras que el aprendizaje automático es capaz de hallar patrones en los expedientes de los pacientes que puedan indicar posibles problemas de salud. A continuación, la minería de datos interviene para examinar ingentes cantidades de datos relacionados y ayudar a encontrar tratamientos eficaces o posibles curas. Al combinar estas tecnologías, los profesionales sanitarios pueden diagnosticar afecciones con mayor precisión y diseñar mejores planes de tratamiento, mejorando en última instancia los resultados de los pacientes.

Fig. 5 Uso de YOLOv8 para detectar tumores.

Desafíos y direcciones futuras#

A pesar de que las aplicaciones que emplean visión artificial, minería de datos y aprendizaje automático ofrecen múltiples ventajas, hay ciertas limitaciones que se deben tener en cuenta. Estas innovaciones suelen requerir ingentes cantidades de datos para funcionar correctamente, y la privacidad de los datos puede ser un motivo de preocupación. Por ejemplo, los sistemas de visión artificial en tiendas físicas pueden recopilar y procesar datos de los consumidores, por lo que resulta fundamental informar a los usuarios de que sus datos están siendo recopilados.

Aparte de los problemas de privacidad de los datos, la complejidad de los modelos de visión artificial es otro inconveniente. Puede resultar difícil comprender cómo estos modelos llegan a un resultado determinado al intentar tomar decisiones informadas. A pesar de estos retos, cada vez se implementan más medidas para lograr que las soluciones de IA sean más responsables y fluidas. Por ejemplo, técnicas como el aprendizaje federado están ganando popularidad porque permiten el desarrollo de la IA al tiempo que garantizan la protección de la privacidad.

El aprendizaje federado es un método que ayuda a los modelos a aprender a partir de los datos sin que estos abandonen su ubicación original. En lugar de recopilar todos los datos en una base de datos centralizada, el modelo se entrena directamente en los dispositivos o servidores individuales que contienen dichos datos. A continuación, estos dispositivos devuelven únicamente las actualizaciones del modelo en lugar de los datos reales. Estas actualizaciones se tienen en cuenta para mejorar el modelo global.

Conclusiones clave#

Tanto el aprendizaje automático como la minería de datos desempeñan un papel muy importante en la visión artificial. Ayudan a analizar grandes cantidades de datos visuales, descubrir información importante y mejorar diversos campos como la atención sanitaria, las compras en línea y los coches autónomos. Aunque existen desafíos, como proteger la privacidad y entender modelos complejos, los nuevos métodos como el aprendizaje federado están ayudando a abordar estos problemas. A medida que estas tecnologías sigan avanzando, probablemente darán lugar a una mejor toma de decisiones y a más innovaciones en muchos ámbitos, haciendo nuestras vidas más eficientes y conectadas.

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