Explora cómo el aprendizaje automático y la minería de datos ayudan a la visión por ordenador, impulsando el progreso en la sanidad, el comercio electrónico, los coches autoconducidos y la toma de decisiones en tiempo real.
La inteligencia artificial (IA) es una potente tecnología que es genial para analizar distintos tipos de datos y aprender de ellos con el tiempo. Por ejemplo, la visión por ordenador, una rama de la IA, se centra en la comprensión de los datos visuales. Otra área importante es el aprendizaje automático (AM), que, junto con la minería de datos, desempeña un papel importante en la mejora de los modelos de visión por ordenador. 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 que realicen tareas sin necesidad de instrucciones detalladas.
Estas tecnologías son cada vez más comunes en sectores como los coches autónomos, las finanzas y la fabricación, porque han crecido mucho en los últimos años. En este artículo, explicaremos qué son la minería de datos y el aprendizaje automático, cómo se utilizan en la visión por ordenador y cómo trabajan juntos para impulsar el progreso en áreas como la sanidad. 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 orientación humana mínima. A medida que estos sistemas se exponen a los datos a lo largo del tiempo, van haciendo predicciones más precisas.
El proceso funciona utilizando algoritmos para hacer predicciones o clasificaciones basadas en datos de entrada. El algoritmo identifica primero los patrones y hace una conjetura o inferencia educada inicial. Para medir la precisión, una función de error compara la salida 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.
En general, hay cuatro tipos de aprendizaje automático: supervisado, no supervisado, semisupervisado y de refuerzo. Veamos 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 y perspectivas valiosas que no son evidentes a primera vista. Consiste en transformar los 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 en los datos.
El proceso comienza reuniendo datos de distintas fuentes, como bases de datos u hojas de cálculo, y organizándolos en un formato estructurado. A continuación, se limpian los datos para eliminar cualquier error, incoherencia o detalle que falte, con el fin de garantizar su exactitud. Una vez que los datos están listos, se utilizan algoritmos avanzados y métodos estadísticos para analizarlos.
Éstas son algunas de las técnicas más utilizadas para analizar los datos:
Estas técnicas ayudan a extraer patrones y perspectivas significativas de los datos. A continuación, los resultados se interpretan y presentan de forma que sean comprensibles y procesables, convirtiendo los datos brutos en valiosas perspectivas que te ayuden a tomar decisiones con conocimiento de causa.
Hay muchas 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 como ejemplo el sector minorista.
El aprendizaje automático puede ser especialmente útil para los minoristas que dependen de las ventas online. Grandes empresas como eBay y Amazon utilizan herramientas integradas de aprendizaje automático en todo su ciclo de ventas. Una de las principales formas en que las empresas minoristas lo utilizan es para la correspondencia de productos. Se trata de identificar y vincular artículos idénticos en distintos catálogos, lo que resulta útil para comparar precios, crear páginas de productos consolidadas y detectar lagunas en los productos. Mientras que la correspondencia manual funciona para catálogos pequeños, el ML permite manejar con eficacia catálogos mucho más grandes. 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 comercio minorista es comprender el comportamiento de los clientes, sobre todo mediante la segmentación de clientes. Los clientes pueden agruparse en función de características compartidas, como la demografía, los patrones de compra, el historial de compras anteriores, etc. Los minoristas pueden utilizar estas agrupaciones para crear nuevas estrategias de marketing para llegar a los compradores actuales y futuros.
Hablando del comportamiento de los clientes, otro importante caso de uso de la minería de datos en el comercio minorista es el análisis del abandono, también conocido como pérdida o desgaste 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 rotación es inevitable, la identificación de 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.
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La visión por ordenador es en realidad un subconjunto del aprendizaje automático que se centra en enseñar a los ordenadores a interpretar datos visuales de imágenes y vídeos. Mientras tanto, la minería de datos puede ayudar a las aplicaciones de visión por ordenador analizando grandes cantidades de datos sin procesar para identificar las imágenes más relevantes para el entrenamiento del modelo. Esto es clave porque ayuda a garantizar que el modelo aprenda de los mejores ejemplos, reduciendo los datos innecesarios y ayudándole a centrarse en lo que es importante. Como resultado, la minería de datos ayuda a que los modelos de visión por ordenador funcionen con mayor eficacia y precisión, mejorando tareas como la detección de objetos, la clasificación de imágenes y la segmentación de instancias.
Para comprender la sinergia del ML, la minería de datos y la visión por ordenador, veamos un ejemplo de aplicación en el sector sanitario.
El aprendizaje automático, la minería de datos y la visión por ordenador están impulsando grandes avances en la asistencia sanitaria. Instituciones médicas como Johns Hopkins Medicine, en EE.UU., están utilizando estas tecnologías para analizar imágenes médicas y detectar precozmente enfermedades y anomalías como tumores. Los modelos de visión por ordenador como Ultralytics YOLOv8 pueden utilizarse para analizar las imágenes e 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 entonces intervenir para buscar entre grandes cantidades de datos relacionados y ayudar a encontrar tratamientos eficaces o posibles curas. Combinando estas tecnologías, los profesionales sanitarios pueden diagnosticar afecciones con mayor precisión y desarrollar mejores planes de tratamiento, mejorando en última instancia los resultados de los pacientes.
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Aunque las aplicaciones que utilizan la visión por ordenador, la minería de datos y el aprendizaje automático ofrecen diversas ventajas, hay que tener en cuenta algunas limitaciones. Estas innovaciones a menudo necesitan grandes cantidades de datos para funcionar bien, y la privacidad de los datos puede ser motivo de preocupación. Por ejemplo, los sistemas de visión computerizada de las tiendas minoristas pueden recoger y procesar datos de los consumidores, y es importante que éstos sean informados de que se están recogiendo sus datos.
Aparte de los problemas de privacidad de los datos, la complejidad de los modelos de visión por ordenador es otro problema. Puede ser difícil comprender cómo estos modelos llegan a un determinado resultado cuando se trata de tomar decisiones con conocimiento de causa. A pesar de estos retos, 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 los datos en su ubicación original. En lugar de reunir 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 sólo envían las actualizaciones del modelo, en lugar de los datos reales. Las actualizaciones del modelo se tienen en cuenta para mejorar el modelo global.
Tanto el aprendizaje automático como la minería de datos desempeñan un papel muy importante en la visión por ordenador. Ayudan a analizar grandes cantidades de datos visuales, descubren perspectivas importantes y mejoran diversos campos como la asistencia sanitaria, las compras en línea y los coches autoconducidos. Aunque existen retos, como la protección de la privacidad y la comprensión de modelos complejos, nuevos métodos como el aprendizaje federado están ayudando a resolver estos problemas. A medida que estas tecnologías sigan avanzando, probablemente conducirán a una mejor toma de decisiones y a más innovaciones en muchos ámbitos, haciendo nuestras vidas más eficientes y conectadas.
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