Machine learning (aprendizaje automático)
El machine learning (aprendizaje automático) hace que un programa aprenda reglas a partir de ejemplos con respuesta, para predecir casos nuevos.
Selecciona cualquier frase de aquí para preguntarle a tu Maestro.
Con todo el detalle, el modelo acierta 100% con los socios con los que aprendió. ¿Cuánto crees que acierta con socios que nunca vio?
Para qué sirve: para predecir algo cuando hay muchos ejemplos con respuesta pero nadie sabe escribir las reglas: qué cliente va a cancelar, qué correo es basura, cuánto se va a vender. Los modelos de lenguaje como un LLM son machine learning con texto.
Cómo saber si sirve: mídelo con datos que apartaste antes de entrenar, como en la figura. Y lo que predice es una probabilidad, no una certeza: va a fallar con algunos casos, y por eso revisas sus resultados.
Encontrar que dos cosas se mueven juntas (correlación) no es lo mismo que una causa: un modelo aprende lo primero.
Revisar lo que te da un modelo lo practicas en ¿Cuándo puedes confiar en un número de la IA?.
Así se usa
Cómo aprende un modelo
¿Qué socios del gimnasio van a cancelar?
- Junta ejemplos con respuesta: 2,000 socios del año pasado y si cancelaron o no.Columnas como visitas al mes, meses de antigüedad y plan.
- marcado: Aparta 400 para probar y deja 1,600 para aprender.El modelo nunca ve esos 400 mientras aprende.
- El modelo busca reglas: "menos de 3 visitas al mes y menos de 6 meses de antigüedad, probablemente cancela".Nadie se las escribió: salen de los ejemplos.
- Mide con los 400 que apartaste: ese es el acierto que puedes esperar con socios nuevos.
Cuándo mirar más de cerca
Cuando el modelo acierta demasiado
Columnas: visitas, antigüedad, plan, motivo_de_baja
- marcado: Acierta 99% con los 400 socios de prueba
Tu modelo acierta 99% con datos que no vio. ¿Lo usarías mañana?
Pregúntale a tu Maestro sobre Machine learning
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Tú: ¿Qué quiere decir "Machine learning", en palabras sencillas?
Tu Maestro: Te lo explico con un caso tuyo, que se queda mejor que una definición. ¿Qué te gustaría predecir en tu trabajo si tuvieras muchos ejemplos?
Pregunta sobre: Responde desde la página "¿Qué diferencia hay entre PARTITION BY y GROUP BY?"
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Para saber más
Términos relacionados
- LLM (modelo de lenguaje grande)
Un LLM es un programa entrenado con enormes cantidades de texto para continuar un texto una pieza a la vez: calcula qué pieza es más probable que siga y la escribe. ChatGPT, Claude y Gemini funcionan con un LLM.
- Probabilidad
La probabilidad mide qué tan posible es que algo pase, de 0 (nunca) a 1 (seguro). Se calcula con casos favorables ÷ casos posibles: un 6 en un dado, 1/6.
- Correlación
La correlación mide qué tanto se mueven juntos dos números, de −1 a 1. Cerca de 1: si uno sube, el otro también. Cerca de 0: no van en línea recta.
- Alucinación (de la IA)
Una alucinación es una respuesta de un modelo de IA que suena segura y bien escrita pero es falsa o no sale de ninguna fuente: un número, un dato o una cita que nadie dijo.