27 de septiembre de 2024
Explore cómo el aprendizaje automático y la minería de datos ayudan a la visión artificial, impulsando el progreso en la atención médica, el comercio electrónico, los coches autónomos y la toma de decisiones en tiempo real.
La inteligencia artificial (IA) es una tecnología poderosa que es 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 la comprensión de los datos visuales. Otra área importante es el aprendizaje automático (ML), que, junto con la minería de datos, juega un papel importante en la mejora de los modelos de visión artificial. La minería de datos se trata de encontrar patrones útiles en grandes conjuntos de datos, mientras que el aprendizaje automático utiliza estos patrones para entrenar modelos de IA para manejar tareas sin necesidad de instrucciones detalladas.
Estas tecnologías son cada vez más comunes en industrias como los coches autónomos, las finanzas y la fabricación porque han crecido mucho en los últimos años. En este artículo, analizaremos qué son la minería de datos y el aprendizaje automático, cómo se utilizan en la visión artificial y cómo trabajan juntos para impulsar el progreso en áreas como la atención sanitaria. ¡Empecemos!
El aprendizaje automático hace posible que las máquinas aprendan de forma similar a como lo hacen los humanos, utilizando datos y algoritmos para identificar patrones y tomar decisiones con una mínima orientación humana. 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 hacer predicciones o clasificaciones basadas en los datos de entrada. El algoritmo primero identifica patrones y hace una suposición informada o inferencia inicial. Para evaluar la precisión, una función de error compara la salida del modelo con ejemplos conocidos, y el sistema luego ajusta sus parámetros para minimizar cualquier error. Este ciclo de evaluación y ajuste continúa automáticamente hasta que el modelo alcanza un nivel de rendimiento deseado.
Generalmente, existen cuatro tipos de aprendizaje automático: supervisado, no supervisado, semi-supervisado y por refuerzo. Echemos un vistazo a cada uno de ellos:
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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 son evidentes de inmediato. Implica transformar los datos brutos en información útil mediante el uso de 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 diferentes fuentes, como bases de datos u hojas de cálculo, y organizándolos en un formato estructurado. A continuación, los datos se limpian para eliminar cualquier error, inconsistencia o detalle faltante para asegurarse de que sean precisos. Una vez que los datos están listos, se utilizan algoritmos avanzados y métodos estadísticos para analizarlos.
Estas son algunas de las técnicas más comunes que se utilizan para analizar los datos:
Estas técnicas ayudan a extraer patrones e información relevantes de los datos. Los hallazgos se interpretan y se presentan de forma que sean comprensibles y prácticos, convirtiendo los datos brutos en información valiosa que puede ayudarle a tomar decisiones informadas.
Existen muchas aplicaciones en una variedad de industrias donde el aprendizaje automático y la minería de datos pueden marcar una gran diferencia. Para comprender el impacto de estas tecnologías, utilizaremos la industria minorista como ejemplo.
El aprendizaje automático puede ser particularmente útil para los minoristas que dependen de las ventas en línea. Grandes empresas como eBay y Amazon están utilizando herramientas integradas de aprendizaje automático en todos sus ciclos de venta. Una de las principales formas en que las empresas minoristas lo utilizan es para la correspondencia de productos. Implica identificar y vincular artículos idénticos en diferentes catálogos, lo que es útil para comparar precios, crear páginas de productos consolidadas y detectar carencias de productos. Si bien la correspondencia manual funciona para catálogos pequeños, el ML permite manejar catálogos mucho más grandes de manera eficiente. También facilita diferentes tipos de coincidencias de productos, como coincidencias exactas, coincidencias cercanas, coincidencias de imágenes, coincidencias de atributos, coincidencias de categorías y coincidencias entre dominios.
Una aplicación interesante de la minería de datos en el sector minorista es la comprensión del comportamiento del cliente, particularmente a través de la segmentación de clientes. Los clientes pueden agruparse según características compartidas, como la demografía, los patrones de compra, el historial de compras anterior, etc. Los minoristas pueden utilizar estas agrupaciones para crear nuevas estrategias de marketing para llegar a compradores actuales y futuros.
Hablando del comportamiento de los clientes, otro caso de uso importante de la minería de datos en el sector minorista es el análisis de la fuga de clientes, también conocido como pérdida o abandono de clientes. Los minoristas pueden obtener información sobre qué tipos de clientes se van, por qué se van y cómo mejorar la retención. Aunque cierto nivel de abandono es inevitable, la identificación de patrones a través de la minería de datos permite a los minoristas tomar medidas proactivas, como ofrecer ofertas especiales o cupones, para reducir la pérdida de clientes.
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La visión artificial es en realidad un subconjunto del aprendizaje automático que se centra en enseñar a las computadoras a interpretar datos visuales de imágenes y vídeos. Mientras tanto, la minería de datos puede apoyar las aplicaciones de visión artificial analizando grandes cantidades de datos sin procesar para identificar las imágenes más relevantes para el entrenamiento del modelo. Esto es clave porque ayuda a asegurar que el modelo aprenda de los mejores ejemplos, reduciendo los datos innecesarios y ayudándole a enfocarse en lo que es importante. Como resultado, la minería de datos ayuda a que los modelos de visión artificial funcionen de manera más eficiente y precisa, mejorando tareas como la detección de objetos, la clasificación de imágenes y la segmentación de instancias.
Para entender la sinergia del ML, la minería de datos y la visión artificial, veamos un ejemplo de una aplicación en el sector sanitario.
El aprendizaje automático, la minería de datos y la visión artificial están impulsando importantes avances en la atención médica. Instituciones médicas como Johns Hopkins Medicine en los EE. UU. están utilizando estas tecnologías para analizar imágenes médicas y detectar enfermedades y anomalías como tumores en una etapa temprana. Los modelos de visión artificial como Ultralytics YOLOv8 se pueden utilizar para analizar las imágenes e identificar cualquier anomalía, mientras que el aprendizaje automático puede encontrar patrones en los registros de los pacientes que podrían indicar posibles problemas de salud. La minería de datos puede entonces intervenir para buscar entre vastas cantidades de datos relacionados para ayudar a encontrar tratamientos eficaces o posibles curas. Al combinar estas tecnologías, los profesionales de la salud pueden diagnosticar afecciones con mayor precisión y desarrollar mejores planes de tratamiento, lo que en última instancia mejora los resultados de los pacientes.
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Aunque las aplicaciones que utilizan visión artificial, la minería de datos y el aprendizaje automático ofrecen varias ventajas, hay algunas limitaciones que hay que tener en cuenta. Estas innovaciones a menudo necesitan grandes cantidades de datos para funcionar bien, y la privacidad de los datos puede ser una preocupación. Por ejemplo, los sistemas de visión artificial en las tiendas minoristas pueden recopilar y procesar datos de los consumidores, y es importante que los consumidores estén informados 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 problema. Puede ser difícil entender cómo estos modelos llegan a una determinada salida al intentar tomar decisiones informadas. A pesar de estos desafíos, cada vez se están implementando más medidas que están haciendo que las soluciones de IA sean más responsables y fluidas. Por ejemplo, técnicas como el aprendizaje federado se están volviendo más populares 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 de los datos mientras los mantiene en su ubicación original. En lugar de recopilar todos los datos en una base de datos central, el modelo se entrena directamente en dispositivos o servidores individuales que contienen los datos. Luego, estos dispositivos envían solo las actualizaciones del modelo en lugar de los datos reales. Las actualizaciones del modelo se tienen en cuenta para mejorar el modelo general.
Tanto el aprendizaje automático como la minería de datos juegan 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 médica, las compras en línea y los coches autónomos. Aunque existen desafíos, como la protección de la privacidad y la comprensión de modelos complejos, nuevos métodos como el aprendizaje federado están ayudando a abordar estos problemas. A medida que estas tecnologías sigan avanzando, es probable que conduzcan a una mejor toma de decisiones y a más innovaciones en muchas áreas, haciendo nuestras vidas más eficientes y conectadas.
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