Así se crea la inteligencia artificial de nueva generación: un recorrido completo por el aprendizaje automático

Hoy descansaremos un poco del tema de la internet clandestina y hablaremos del ya cansino tema de la inteligencia artificial. Más exactamente, desglosaremos el concepto que aparece constantemente en los anuncios de nuevos productos y en las noticias: el aprendizaje automático. En los últimos años, grandes corporaciones de TI como Google, Microsoft y OpenAI han perfeccionado intensamente sus algoritmos, compitiendo por presentar primero soluciones innovadoras para el procesamiento de datos, la generación de texto y el reconocimiento de imágenes. ¿Qué maravillas de código sustentan todos estos procesos? Para entender cómo se entrenan las redes neuronales, aclaremos primero los términos básicos, los algoritmos, las etapas y los principales tipos de tareas.

Fundamentos y definición

Por aprendizaje automático se entiende habitualmente el conjunto de métodos que permite a los sistemas informáticos encontrar de forma autónoma regularidades en grandes volúmenes de datos y tomar decisiones basadas en ellas. La diferencia principal con la programación clásica es que el desarrollador no escribe todas las reglas y escenarios manualmente, sino que proporciona al algoritmo un conjunto de entrenamiento: un conjunto de ejemplos a partir de los cuales el sistema aprende a predecir el resultado. Cuando decimos «aprende», nos referimos al proceso de ajuste de los parámetros óptimos dentro del modelo para que pueda ofrecer respuestas correctas ante nuevos datos de entrada.

Para el funcionamiento de cualquier sistema de aprendizaje automático (ML) es necesario, ante todo, un conjunto de datos. Este puede contener texto, imágenes, estadísticas de ventas, datos meteorológicos, en general cualquier cosa que presente características medibles que permitan al algoritmo extraer conclusiones. La tarea de los especialistas es recopilar correctamente esos datos, limpiarlos del ruido y prepararlos en un formato adecuado para el análisis. A continuación, el algoritmo, utilizando técnicas matemáticas incorporadas, busca relaciones, patrones y correlaciones.

El resultado es un modelo capaz de predecir el comportamiento de un sistema (por ejemplo, cambios en la demanda de un producto), clasificar objetos (determinar si en una foto aparece un gato o un perro), detectar anomalías o incluso generar nuevos objetos (como hacen los algoritmos generativos). Cuanto más amplio y de mayor calidad sea el conjunto de entrenamiento, mayor será la probabilidad de que el modelo final generalice el conocimiento aprendido y muestre resultados estables en tareas reales.

Etapas clave en el ciclo de entrenamiento

Antes de pasar a tipos concretos de metodologías, conviene ver la lógica general del trabajo con datos. Se puede dividir en varios pasos:

Recopilación de datos. La primera etapa consiste en localizar y acumular toda la información necesaria. Las fuentes pueden ser muy variadas: bases de clientes de una tienda en línea, resultados de experimentos, telemetría de sensores, registros de aplicaciones web. Es importante tener en cuenta que sin datos fiables cualquier modelo será poco preciso.
Limpieza y preparación. El mundo real rara vez ofrece conjuntos de datos perfectos. A menudo aparecen registros incompletos, duplicados o distorsionados. Por eso se aplican procedimientos para eliminar o corregir valores incorrectos. En este paso también se realizan transformaciones: normalización, codificación de variables categóricas y eliminación de información irrelevante.
Selección y ajuste del modelo. Según la tarea (predicción, clasificación, agrupamiento) se elige un algoritmo concreto o un conjunto de algoritmos. El especialista, como el científico de datos o el ingeniero de ML, debe comprender las peculiaridades de cada método para ajustar sus hiperparámetros (por ejemplo, el número de árboles en un bosque aleatorio o la cantidad de capas en una red neuronal).
Entrenamiento y validación. El algoritmo procesa de forma iterativa los datos de entrenamiento, ajustando sus parámetros internos para minimizar el error de predicción. Después se verifica el modelo en un conjunto de validación, que no se usó durante el entrenamiento, para evitar el sobreajuste y asegurar la capacidad de generalización.
Pruebas e implementación. Cuando el modelo demuestra una precisión estable en ejemplos de prueba, se puede integrar en un sistema o producto operativo. No obstante, el proceso de mejora suele continuar tras el despliegue, mediante reentrenamiento con nuevos datos y monitorización de métricas.

Este ciclo se repite con frecuencia, especialmente en proyectos dinámicos donde los datos se actualizan constantemente. El reentrenamiento periódico ayuda a mantener una alta precisión y a adaptarse a cambios en el entorno.

Clasificación de los tipos principales de aprendizaje automático

Suele distinguirse tres grandes categorías: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo. Cada rama tiene su especificidad: tareas, métodos, modelos y criterios de evaluación.

Aprendizaje supervisado

En esta paradigma disponemos de etiquetas conocidas para cada fila del conjunto de datos. En otras palabras, sabemos cuál debe ser la respuesta correcta: por ejemplo, tenemos fotografías etiquetadas como «gato» y «perro» (tarea de clasificación), o un registro con precios de inmuebles (tarea de regresión), donde para cada casa se indica el tiempo de venta y el precio final. El objetivo del algoritmo es analizar la relación entre las características de entrada y el valor objetivo, de modo que, ante un nuevo objeto, pueda hacer una predicción.

Ejemplos de algoritmos supervisados:

Regresión lineal y logística. Métodos matemáticos que intentan establecer una dependencia lineal o logística entre las características y el resultado.
Árboles de decisión. Estructura arbórea donde en cada nodo se toma una decisión basada en una característica determinada. Las hojas finales ofrecen la predicción de clase o valor.
Bosque aleatorio. Conjunto (ensemble) de árboles de decisión, donde la respuesta se obtiene por votación. Proporciona mayor robustez frente al ruido en los datos.
Máquina de vectores de soporte (SVM). Modelo que trata de encontrar el hiperplano que separa de forma óptima las distintas clases. Tiene extensiones para problemas no lineales mediante funciones kernel.
Redes neuronales. Imitan el funcionamiento del cerebro humano mediante una red de «neuronas» artificiales interconectadas. Se aplican en reconocimiento de patrones, voz, generación de texto y muchas otras áreas.

La idea central es la minimización de una función de error que refleja cuánto se desvían las predicciones de las respuestas reales en el conjunto de entrenamiento. Una vez alcanzados resultados aceptables, el modelo se puede usar para predecir en datos nuevos. En este ámbito se emplean con frecuencia técnicas como el aprendizaje por transferencia y el ajuste fino, cuando una gran red neuronal previamente entrenada con un corpus general se adapta rápidamente a una tarea concreta.

Aprendizaje no supervisado

Aquí no disponemos de etiquetas conocidas a priori. El algoritmo busca por sí mismo estructura o regularidades en los datos: agrupar objetos similares, detectar anomalías o generar nuevas representaciones de la información. Este método se usa con frecuencia en análisis exploratorio, cuando se desconoce la estructura exacta de los datos.

Ejemplos de métodos populares:

Agrupamiento (clustering). Algoritmos como K-Means o DBSCAN dividen la muestra en grupos (clústeres) de modo que los objetos dentro de un mismo grupo sean lo más parecidos posible y los de distintos grupos se diferencien entre sí.
Métodos de reducción de dimensionalidad. Por ejemplo, el análisis de componentes principales (PCA), que comprime el espacio de características conservando la mayor parte de la varianza de los datos. Esto facilita la visualización y reduce el riesgo de sobreajuste.
Detección de anomalías. Modelos que identifican valores atípicos o comportamientos inusuales en conjuntos de datos. Se emplean en banca para detectar transacciones fraudulentas y en seguridad de redes.

Los métodos no supervisados ayudan a descubrir patrones ocultos y permiten comprender mejor la estructura de información nueva y sin etiquetar. Frecuentemente se combinan con enfoques semi-supervisados cuando solo una parte del conjunto dispone de etiquetas y se intenta clasificar el resto usando los clústeres o las características extraídas.

Aprendizaje por refuerzo

En este caso tratamos con un agente que interactúa con un entorno y recibe recompensas o penalizaciones como respuesta a sus acciones. El objetivo del agente es encontrar una estrategia que maximice la recompensa acumulada. Este enfoque se basa en los conceptos de estado, acción y política.

Características clave:

No existe un conjunto de entrenamiento fijo. El agente aprende mediante prueba y error durante la interacción con el entorno.
Objetivos a largo plazo. A veces la recompensa llega después de una serie de acciones correctas, por lo que el agente debe prever las consecuencias a largo plazo.
Proceso de decisión de Markov. A menudo se formula en términos de un proceso de decisión de Markov, donde cada estado siguiente depende únicamente del estado anterior y de la acción realizada.

El aprendizaje por refuerzo se aplica desde hace tiempo en robótica, donde una máquina aprende a caminar o a manipular objetos. Otro ejemplo ilustrativo son los juegos como el ajedrez o el go: sistemas basados en aprendizaje por refuerzo han superado a grandes maestros analizando multitud de partidas y mejorando continuamente su estrategia.

Enfoques activos y adicionales

Además de las tres categorías clásicas, en los últimos años se han difundido esquemas híbridos y enfoques refinados. Por ejemplo, el aprendizaje activo, donde el algoritmo solicita al experto etiquetas para los ejemplos más complejos o ambiguos. Este método reduce el volumen de etiquetado manual y mejora la precisión del modelo final.

También conviene mencionar otros enfoques:

Autoaprendizaje (self-training). El sistema se entrena inicialmente en un pequeño conjunto etiquetado y luego utiliza sus propias predicciones para ampliar el conjunto de datos.
Few-shot y zero-shot. Permiten que un modelo resuelva una tarea con muy pocos ejemplos o incluso sin ejemplos de entrenamiento para una categoría concreta, usando la lógica interna y los conocimientos adquiridos durante un entrenamiento más general.

Redes neuronales y aprendizaje profundo

Las redes neuronales atraen especial atención en ML por su inspiración en la arquitectura neuronal del cerebro. Su fortaleza es la capacidad de captar dependencias complejas y no lineales en grandes volúmenes de datos. El aprendizaje profundo hace referencia al trabajo con redes neuronales profundas, que tienen muchas capas. Esa estructura permite extraer progresivamente características de más alto nivel a partir de los datos brutos (por ejemplo, de una imagen: primero píxeles, luego contornos y, finalmente, objetos).

Principales arquitecturas de redes neuronales profundas:

Redes totalmente conectadas. Cada neurona de una capa está conectada con todas las neuronas de la siguiente. Son adecuadas para datos tabulares o tareas sencillas, pero el número de parámetros crece rápidamente.
Redes convolucionales (CNN). Ideales para procesar imágenes y vídeo, extraen características locales mediante convoluciones. Se emplean en reconocimiento de objetos y análisis de imágenes médicas.
Redes recurrentes (RNN, LSTM, GRU). Aptas para datos secuenciales: textos o series temporales. Pueden «recordar» parte del contexto, lo que ayuda a predecir el siguiente elemento en una secuencia.
Transformadores. Probablemente la clase de modelos más revolucionaria de los últimos años, en la base de los sistemas lingüísticos modernos. Utilizan mecanismos de atención que permiten considerar eficientemente las relaciones entre elementos de una secuencia sin recurrir a la recursión.

Con el desarrollo de las GPU y chips especializados (TPU), el entrenamiento de redes profundas se aceleró notablemente, lo que permitió explorar arquitecturas más grandes y trabajar con conjuntos de datos colosales. El resultado fue la aparición de modelos de lenguaje capaces de generar texto, traducir y resolver una amplia gama de tareas. Merecen mención las técnicas de regularización y destilación, que permiten comprimir modelos grandes en versiones más compactas sin una pérdida sustancial de calidad.

Detalles técnicos y métodos clave de optimización

Para que un modelo aprenda correctamente, hay que «guiarlo» hacia la solución deseada. Para ello se define una función de pérdida que indica cuánto se alejan las respuestas actuales de las esperadas. A continuación se aplica un procedimiento de optimización: el descenso por gradiente o alguna de sus variantes (Adam, RMSProp, Adagrad, etc.). La idea es calcular en qué dirección hay que mover los parámetros para reducir el error y dar pequeños pasos en esa dirección. Si se repiten estos pasos de forma sistemática, la red ajusta sus pesos y mejora la precisión de las predicciones.

Para evitar excesos se aplican estrategias de regularización y lucha contra el sobreajuste: normalización por lotes (batch normalization), abandono aleatorio (dropout), parada temprana (early stopping) y otras. El sobreajuste ocurre cuando el modelo memoriza demasiado los ejemplos de entrenamiento y pierde capacidad de generalización. Imagínese un alumno que memoriza el libro de texto al pie de la letra pero no puede aplicar los conocimientos en la práctica.

En problemas complejos se usa el enfoque de ensamble: varias modelos distintos (o iguales, pero entrenados con submuestras diferentes) se combinan para mejorar las predicciones finales. Por ejemplo, la combinación de una red neuronal con árboles de decisión puede aumentar la robustez frente al ruido. En la práctica también se emplea AutoML: herramientas automatizadas que prueban algoritmos e hiperparámetros para encontrar la configuración óptima para un conjunto de datos concreto.

Aplicaciones en el mundo real

En los últimos años, los algoritmos basados en aprendizaje automático han encontrado aplicación casi en todos los ámbitos de la actividad humana. Aquí solo algunos ejemplos donde los modelos han transformado procesos:

Medicina. Análisis de imágenes médicas (TAC, resonancias), apoyo al diagnóstico, diseño de moléculas en investigación farmacéutica. Hay casos en que estos sistemas detectan señales tempranas de oncología con una precisión comparable a la de expertos.
Transporte autónomo. Vehículos autónomos, drones, robots de carga: todos utilizan datos de sensores y redes neuronales especializadas para orientarse y evitar obstáculos. Tecnologías de visión por computador y SLAM (localización y mapeo simultáneos) permiten a estas máquinas trazar rutas con mínima intervención humana.
Sector financiero. Predicción de cotizaciones, scoring crediticio, detección de fraude en operaciones bancarias y automatización de procesos como la elaboración de informes financieros. Algunos traders usan bots de alta frecuencia que, en fracciones de segundo, evalúan la dinámica del mercado y ejecutan órdenes.
Marketing y comercio electrónico. Recomendaciones personalizadas de productos, tarificación dinámica, gestión de inventarios en tiempo real. En las tiendas en línea, los sistemas de recomendación suelen ser la base de las ventas, sugiriendo a los clientes productos de interés.
Procesamiento del lenguaje natural. Traducción, análisis de sentimiento de opiniones de usuarios, chatbots, asistentes de voz: todo esto se apoya en modelos de lenguaje y redes profundas. Gracias a los transformadores y a grandes corpus, estas aplicaciones resultan cada vez más parecidas a un interlocutor humano.
Administración pública y proyectos científicos. En varios países se han probado sistemas de ML para optimizar el tráfico urbano, predecir el consumo energético y analizar grandes volúmenes de datos científicos. Por ejemplo, en la astronomía, las redes neuronales se usan para buscar exoplanetas en los flujos de señales procedentes de telescopios.

Tendencias actuales y perspectivas

Vivimos una etapa de crecimiento rápido en torno a los modelos fundacionales: son sistemas a gran escala, generalmente basados en la arquitectura de transformadores, entrenados con conjuntos de datos colosales y capaces de abordar múltiples tareas, desde la generación de código hasta la creación de ilustraciones. La difusión de tecnologías en la nube ha facilitado el acceso a hardware de alto rendimiento, de modo que incluso equipos pequeños pueden desarrollar soluciones complejas sin grandes inversiones en infraestructura.

En el futuro se espera la integración de algoritmos de ML en una amplia gama de dispositivos (IoT, ciudades inteligentes, equipos médicos) y la continuación de la investigación en inteligencia artificial explicable. Esto ayudará a entender la lógica de decisión dentro de modelos complejos, algo crucial en diagnóstico médico, predicciones financieras y otras áreas críticas donde la transparencia es requisito indispensable.

Otra área importante es la ética y la reducción de sesgos. Cuanto mayor es el conjunto de datos, mayor es el riesgo de que el modelo herede estereotipos y patrones sesgados presentes en la información. Por eso, en muchas investigaciones modernas se presta especial atención a identificar y corregir distorsiones injustas. Por ejemplo, al analizar currículums para procesos de selección, es fundamental que el algoritmo no favorezca a un grupo en virtud de un sesgo aleatorio.

Evidentemente, el universo del análisis automático es vasto y aquí solo hemos rozado la superficie de posibles temas. Pero ya es claro que la base de cualquier proyecto exitoso es el trabajo de calidad con los datos y la comprensión de cómo elegir el algoritmo adecuado. El resto depende de la experimentación, la capacidad de cálculo y la investigación continua de nuevas oportunidades que se abren en la era de los sistemas inteligentes.