El aprendizaje automático se refiere a la identificación automatizada de patrones de comportamiento dentro de conjuntos de datos. Debido a la complejidad de los problemas asociados con estos procesos, los programas informáticos tradicionales no pueden analizar en profundidad el comportamiento de los datos. Si tomamos como referencia el comportamiento humano, sabemos que muchas de nuestras acciones se desarrollan y perfeccionan a partir de la experiencia. El aprendizaje automático se basa en la creación de algoritmos que pueden “aprender” y “ajustarse” con el tiempo, en función de la información adquirida.

En el aprendizaje automático, buscamos diseñar algoritmos que sean capaces de comprender patrones a partir de los datos. En términos generales, aprender implica convertir la experiencia en conocimiento. Los datos de entrenamiento actúan como la experiencia inicial, mientras que la salida del algoritmo representa el conocimiento adquirido. Este conocimiento suele manifestarse en la forma de un modelo que permite analizar y predecir el comportamiento de un proceso.

Tres enfoques del aprendizaje automático:

Aprendizaje supervisado
En este método, los datos están organizados en pares que relacionan la entrada y la salida del proceso. Se le llama aprendizaje supervisado porque el algoritmo recibe orientación a partir de los resultados esperados mientras aprende. Un ejemplo sería predecir la tasa de ausentismo en una empresa con base en variables como el día de la semana, festivos o el tipo de trabajo. Este tipo de aprendizaje se aplica en diversas áreas, como la detección de fraudes en transacciones financieras, la previsión de demanda y el diagnóstico de fallos en maquinaria industrial.

Aprendizaje no supervisado
A diferencia del aprendizaje supervisado, en este enfoque no se establecen relaciones directas entre entrada y salida. El objetivo del algoritmo es identificar patrones complejos en grandes volúmenes de datos. Un caso de uso sería la segmentación de clientes en función de sus hábitos de compra. Entre sus aplicaciones se encuentra el clustering, una técnica que agrupa objetos según características específicas, lo que permite descubrir estructuras y relaciones ocultas en los datos.

Aprendizaje por refuerzo
Este tipo de aprendizaje se asemeja al comportamiento humano. En este caso, el algoritmo (o agente) aprende interactuando con el entorno y recibiendo recompensas o penalizaciones según sus decisiones. Por ejemplo, en un contexto donde se estudia la relación entre precio y ventas de un producto, el objetivo sería encontrar el precio óptimo que maximice la rentabilidad. El agente ajusta su estrategia basándose en la respuesta del mercado, aplicando técnicas de control probabilístico para tomar decisiones que optimicen el desempeño del proceso.