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

La inteligencia artificial (AI) es una tecnología potente, capaz de analizar distintos 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 importante 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 esos patrones para entrenar modelos de IA que realicen tareas sin necesitar instrucciones detalladas.

Estas tecnologías son cada vez más comunes en sectores como los vehículos autónomos, las finanzas y la fabricación, debido a su enorme evolución en los últimos años. En este artículo explicaremos qué son la minería de datos y el aprendizaje automático, cómo se utilizan en la visión artificial y cómo colaboran para impulsar avances en ámbitos como la sanidad.

¿Qué es el aprendizaje automático?#

El aprendizaje automático permite que las máquinas aprendan de forma similar a las personas y utilicen datos y algoritmos para identificar patrones y tomar decisiones con una intervención humana mínima. A medida que estos sistemas reciben datos con el paso del tiempo, van haciendo predicciones cada vez más precisas.

El proceso utiliza algoritmos para hacer predicciones o clasificaciones basadas en datos de entrada. Primero, el algoritmo identifica patrones y realiza una estimación inicial fundamentada, o inferencia. Para medir la precisión, una función de error compara los resultados del modelo con ejemplos conocidos, y 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.

Por lo general, hay cuatro tipos de aprendizaje automático: supervisado, no supervisado, semisupervisado 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 sin etiquetar. El algoritmo identifica patrones o agrupa los datos según sus similitudes, sin recibir indicaciones. Suele utilizarse en tareas como la detección de anomalías.
• Aprendizaje semisupervisado: este método combina una pequeña cantidad de datos etiquetados con un conjunto mayor de datos sin etiquetar. El algoritmo aprende de ambos para mejorar la precisión, por lo que resulta útil cuando etiquetar datos es caro o hay pocos datos etiquetados.
• Aprendizaje por refuerzo: en este caso, el algoritmo aprende al interactuar con su entorno y recibir recompensas o penalizaciones según sus acciones. Sigue mejorando con el objetivo de maximizar las recompensas y se utiliza habitualmente en ámbitos como la robótica, los videojuegos y los coches 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 a primera vista. 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 empieza por recopilar datos de distintas fuentes, como bases de datos u hojas de cálculo, y organizarlos en un formato estructurado. Después, se limpian para eliminar errores, incoherencias o datos que falten y garantizar su precisión. Una vez preparados, se utilizan algoritmos avanzados y métodos estadísticos para analizarlos.

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

• Clasificación: agrupar datos en categorías predefinidas según los patrones identificados.
• Agrupamiento: agrupar puntos de datos similares para identificar grupos naturales en los datos.
• Asociación: identificar relaciones entre variables, como los patrones de productos que se suelen comprar juntos.

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

Fig. 2. Pasos del proceso de minería de datos.

Aplicaciones del aprendizaje automático y la minería de datos#

La combinación del aprendizaje automático y la minería de datos puede marcar una gran diferencia en numerosas aplicaciones de distintos sectores. Para entender el impacto de estas tecnologías, utilizaremos el sector minorista como ejemplo.

El aprendizaje automático puede ser especialmente útil para los comercios que dependen de las ventas por Internet. Grandes empresas como eBay y Amazon utilizan herramientas integradas de aprendizaje automático en todo su ciclo de ventas. Una de sus principales aplicaciones en el comercio minorista es la correspondencia de productos. Consiste en identificar y vincular artículos idénticos de distintos catálogos, algo útil para comparar precios, crear páginas de productos unificadas y detectar carencias en la oferta. La correspondencia manual funciona con catálogos pequeños, pero el aprendizaje automático permite gestionar catálogos mucho más grandes de forma eficiente. También facilita distintos tipos de correspondencia de productos, como coincidencias exactas, aproximadas, por imagen, por atributo, por categoría y entre dominios.

Fig. 3. Tipos de correspondencias de productos.

Una aplicación interesante de la minería de datos en el comercio minorista es entender el comportamiento de los clientes, especialmente mediante su segmentación. Se pueden agrupar clientes según características comunes, como datos demográficos, hábitos de compra e historial de compras. Los comercios pueden utilizar estos grupos para crear nuevas estrategias de marketing dirigidas 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 fuga de clientes. Los minoristas pueden averiguar qué tipos de clientes se marchan, por qué lo hacen y cómo mejorar su fidelización. Aunque cierto nivel de abandono es inevitable, identificar patrones mediante la minería de datos permite a los minoristas tomar medidas proactivas, como ofrecer promociones o cupones especiales, para reducir la pérdida de clientes.

Fig. 4. Segmentación de clientes.

Relación entre ML, la minería de datos y la visión artificial#

La visión artificial es un campo de la IA que depende en gran medida del aprendizaje automático para enseñar a los ordenadores a interpretar datos visuales de imágenes y vídeos. Por su parte, la minería de datos puede ayudar a las aplicaciones de visión artificial analizando grandes cantidades de datos sin procesar para identificar las imágenes más relevantes para el entrenamiento de modelos. Esto es fundamental, ya que permite que el modelo aprenda de los mejores ejemplos, reduce los datos innecesarios y le ayuda a centrarse en lo importante. Como resultado, la minería de datos ayuda a los modelos de visión artificial a funcionar con mayor eficiencia y precisión, mejorando tareas como la detección de objetos, la segmentación de instancias y la clasificación de imágenes.

Aplicaciones que utilizan ML, minería de datos y visión artificial#

Para comprender cómo se complementan ML, la minería de datos y la visión artificial, veamos un ejemplo de aplicación en el sector sanitario.

El aprendizaje automático, la minería de datos y la visión artificial impulsan grandes avances en la sanidad. Instituciones médicas como Johns Hopkins Medicine, en Estados Unidos, utilizan estas tecnologías para analizar imágenes médicas y detectar enfermedades y anomalías, como tumores, en fases tempranas. Se pueden utilizar modelos de visión artificial como Ultralytics YOLOv8 para analizar las imágenes e identificar anomalías, mientras que el aprendizaje automático puede encontrar patrones en los historiales de los pacientes que indiquen posibles problemas de salud. A continuación, la minería de datos puede buscar entre grandes cantidades de información relacionada para ayudar a encontrar tratamientos eficaces o posibles curas. Al combinar estas tecnologías, los profesionales sanitarios pueden diagnosticar enfermedades con mayor precisión y elaborar mejores planes de tratamiento, lo que, en última instancia, mejora la salud de los pacientes.

Fig. 5. Uso de YOLOv8 para detectar tumores.

Retos y perspectivas de futuro#

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

Además de los problemas de privacidad de los datos, la complejidad de los modelos de visión artificial es otro reto. Puede resultar difícil entender cómo llegan estos modelos a un resultado concreto cuando se intenta tomar decisiones fundamentadas. Pese a estos desafíos, cada vez se aplican más medidas para conseguir soluciones de IA más responsables. Por ejemplo, técnicas como el aprendizaje federado son cada vez más populares, porque permiten desarrollar IA protegiendo la privacidad.

El aprendizaje federado es un método que permite a los modelos aprender de los datos sin moverlos de su ubicación original. En vez de recopilar todos los datos en una base de datos central, el modelo se entrena directamente en los dispositivos o servidores individuales que los almacenan. Después, estos dispositivos envían únicamente las actualizaciones del modelo, no los datos propiamente dichos. A continuación, se tienen en cuenta esas actualizaciones para mejorar el modelo general.

Conclusiones clave#

El aprendizaje automático y la minería de datos desempeñan un papel importante en la visión artificial. Ayudan a analizar grandes cantidades de datos visuales, descubrir información valiosa y mejorar ámbitos como la sanidad, las compras por Internet y los vehículos autónomos. Aunque hay retos, como proteger la privacidad y comprender modelos complejos, nuevos métodos como el aprendizaje federado contribuyen a resolver estos problemas. A medida que estas tecnologías sigan avanzando, probablemente mejorarán la toma de decisiones y darán lugar a más innovaciones en numerosos ámbitos, haciendo que nuestras vidas sean más eficientes y conectadas.

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