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

La inteligencia artificial (IA) es una tecnología potente que destaca en el análisis de diferentes tipos de datos y en aprender de ellos con el paso del tiempo. Por ejemplo, la visión artificial, una rama de la IA, se centra en entender los datos visuales. Otra área importante es el aprendizaje automático (ML, por sus siglas en inglés), 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 datasets, 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 comunes en sectores como los coches autónomos, las finanzas y la fabricación debido a su gran crecimiento 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 colaboran para impulsar el progreso en ámbitos como la atención sanitaria. ¡Empecemos!

Link to this section¿Qué es el aprendizaje automático?#

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

El proceso funciona mediante el uso de algoritmos para realizar predicciones o clasificaciones basadas en datos de entrada. El algoritmo identifica primero patrones y realiza una estimación 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 minimizar cualquier error. Este ciclo de evaluación y ajuste continúa automáticamente 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 para 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 funciona con datos que no están etiquetados. El algoritmo identifica patrones o agrupa los datos en función de similitudes sin ningún tipo de guía. Se utiliza a menudo para tareas como la detección de anomalías.

• Aprendizaje semisupervisado: este enfoque combina una pequeña cantidad de datos etiquetados con un conjunto mayor de datos no etiquetados. El algoritmo aprende de ambos para mejorar la precisión, lo que resulta útil cuando los datos etiquetados son escasos o costosos.

• Aprendizaje por refuerzo: en este caso, el algoritmo aprende interactuando con su entorno y recibiendo recompensas o penalizaciones basadas en sus acciones. Sigue mejorando con el objetivo de maximizar las recompensas y se utiliza habitualmente en áreas como la robótica, los juegos y los coches autónomos.

Fig 1. Tipos de aprendizaje automático.

Link to this section¿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 diferentes fuentes, como bases de datos u hojas de cálculo, y organizándolos en un formato estructurado. A continuación, se limpian los datos para eliminar errores, inconsistencias o detalles faltantes y garantizar su precisión. Una vez que los datos están listos, se utilizan 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 e ideas significativas de los datos. Posteriormente, los hallazgos se interpretan y presentan de forma comprensible y práctica, convirtiendo datos brutos en información valiosa que te puede ayudar a tomar decisiones informadas.

Fig 2. Pasos de la minería de datos.

Link to this sectionEntender las aplicaciones del aprendizaje automático y la minería de datos#

Existen muchas aplicaciones en diversos sectores donde 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 ser especialmente útil para minoristas que dependen de las ventas en línea. Grandes empresas como eBay y Amazon utilizan herramientas integradas de aprendizaje automático a lo largo de todos sus ciclos de ventas. Una de las principales formas en que las empresas minoristas lo utilizan es para la comparación de productos. Esto implica identificar y vincular artículos idénticos en diferentes catálogos, lo cual es útil para comparar precios, crear páginas de productos consolidadas y detectar carencias en los productos. Aunque la comparación manual funciona para catálogos pequeños, el ML permite manejar catálogos mucho mayores de forma eficiente. También facilita diferentes tipos de comparaciones de productos, como comparaciones exactas, casi exactas, de imágenes, de atributos, de categorías y entre dominios.

Fig 3. Tipos de comparaciones 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 clientes. Los clientes pueden agruparse en función de características compartidas, como la demografía, patrones de compra, historial de compras previo, etc. Los minoristas pueden utilizar estos grupos para crear nuevas estrategias de marketing con el fin de llegar a 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.

Link to this sectionLa 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 las computadoras a interpretar datos visuales a partir de imágenes y vídeos. Mientras tanto, la minería de datos puede respaldar las aplicaciones de visión artificial analizando grandes cantidades de datos brutos 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 datos innecesarios y ayudándole a centrarse en lo 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.

Link to this sectionExplorando 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 la atención sanitaria. Instituciones médicas como Johns Hopkins Medicine en EE. UU. están utilizando estas tecnologías para analizar imágenes médicas y detectar enfermedades y anomalías como tumores de forma temprana. Los modelos de visión artificial como Ultralytics YOLOv8 se pueden usar para analizar imágenes con el fin de identificar cualquier anomalía, mientras que el aprendizaje automático puede encontrar patrones en los historiales de los pacientes que podrían indicar posibles problemas de salud. La minería de datos puede intervenir entonces para buscar entre grandes 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 desarrollar mejores planes de tratamiento, mejorando finalmente los resultados de los pacientes.

Fig 5. Uso de YOLOv8 para detectar tumores.

Link to this sectionDesafíos y direcciones futuras#

Aunque las aplicaciones que utilizan visión artificial, la minería de datos y el aprendizaje automático ofrecen diversos beneficios, hay algunas limitaciones a tener en cuenta. Estas innovaciones suelen requerir grandes cantidades de datos para funcionar correctamente, y la privacidad de los datos puede ser una preocupación. Por ejemplo, los sistemas de visión artificial en 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 otra cuestión. Puede ser difícil entender cómo llegan estos modelos a un resultado determinado cuando se intenta tomar decisiones informadas. A pesar de estos desafíos, cada vez se ponen en marcha más medidas que hacen que las soluciones de IA sean más responsables y fluidas. Por ejemplo, técnicas como el aprendizaje federado son cada vez 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 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 los dispositivos o servidores individuales que contienen los datos. Estos dispositivos envían únicamente las actualizaciones del modelo, en lugar de los datos reales. Estas actualizaciones se tienen entonces en cuenta para mejorar el modelo general.

Link to this sectionConclusiones 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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