En Inteligencia Artificial

Entre las diferentes técnicas y acciones basadas en Inteligencia Artificial, el clustering o definición de clusters, permite establecer relaciones de elementos que asocian y determinan como actúan y actuarán sus agrupaciones según una serie de patrones comunes.

Entender en qué consiste el clustering y cómo funciona, nos permitirá comprender uno de los métodos más comunes de aplicación de la Inteligencia Artificial y analizar posibles soluciones o aplicaciones en el desarrollo de nuestros proyectos.

¿Qué es un cluster en Inteligencia Artificial?

La Inteligencia Artificial aplicada a la definición de cluster consiste en la segmentación y delimitación de grupos de elementos, generalmente representados en forma de datos, que pueden ser unidos por características o patrones comunes que comparten.

Esta asociación es realizada mediante la aplicación de clustering, o lo que es lo mismo: algoritmos de agrupamiento que analizan el valor del conjunto de los datos y recalculan una y otra vez la estructura del grupo en base al análisis de los elementos que se incluyen dentro de ellos mismos y la media de los valores que lo conforman.

Según las características de sus elementos, el conjunto de datos que conforman el cluster irán definiendo al conjunto. Del mismo modo y en sentido contrario, cada cluster contará con un hipotético punto intermedio (el centroide), resultado de definir la media entre los objetos presentes en el grupo, que irá adaptándose e introduciéndose o desplazando elementos hacia otro cluster según su cercanía a la media.

El clustering alcanzará el equilibrio cuando exista una coincidencia entre el hipotético punto de valor intermedio dentro del grupo y su relación con sus elementos miembro.

¿Suena complejo? Intentemos simplificarlo un poco a continuación:

¿Cómo se define un cluster mediante IA?

Para entenderlo, y esto es simplificarlo bastante, podríamos decir que el clustering o algoritmo de agrupamiento y definición de cluster, funciona como un tira y afloja entre los elementos que ya están dentro del grupo y la media que provocan sus propios valores respecto al conjunto.

Cuando se inicia la creación de un cluster, la ubicación de los centroides puede ser totalmente aleatoria.

Un centroide es el punto que ocupará la posición media del grupo final. Es probable, por no decir seguro, que cuando se empieza a definir el cluster, se haya introducido en medio de un mejunje de objetos que no tienen por qué guardar relación entre sí.

Esa no será su ubicación final y resultará que el centroide tendrá que buscar la posición con la que se sienta más cómodo.

El propio algoritmo se encargará de ir realizando cálculos, modificando la ubicación del centroide hasta que se logre la armonía entre la media de sus valores y el conjunto que lo compone.

El objetivo es que se produzca un equilibrio entre los valores que hay dentro del segmento, para lo que será necesario realizar tantos reajustes como esa tendencia hacia el equilibrio lo demande.

K-means clustering, el método que define los clusters

K-means (K-medias en castellano), es el nombre que recibe la metodología que clasifica los elementos y el centroide con el fin de conformar el cluster.

Su funcionamiento, como ya se ha anticipado anteriormente, consiste en la implantación de los elementos que denominaremos k o centroides dentro de un conjunto de datos, los mismos que se estarán reubicando iterativamente hasta encontrar su punto de equilibrio.

Un centroide será, una vez completada la definición del cluster, el valor medio que conformará el grupo.

Hasta que no se haya alcanzado ese equilibrio, el centroide irá desplazándose a lo largo de la tabla, buscando posiciones cuyos valores medios respecto a los elementos asociados, le permitan ser más estable tanto a él como a los demás centroides.

Por hacer una analogía con el mundo real, imaginemos que nos sueltan de manera aleatoria en un punto indeterminado de la “provincia A” y sabemos que nuestro destino es el centro de la capital. Para llegar allí, podemos mirar un mapa, pero no desplazarnos mientras lo observamos.

Echamos un ojo al mapa, lo cerramos y andamos. Volvemos a mirarlo y comprobamos que estamos más cerca “del punto de equilibrio” que es nuestro destino, por lo que seguimos en esa dirección. De lo contrario, rectificaremos y andaremos en otro sentido.

¿Qué sucede? Que a nosotros nos han atado una cuerda a la espalda, y al otro lado del cordel hay otra persona que tiene por objetivo llegar al centro de punto B de esta región conformada por dos provincias. Para que yo pueda caminar, él tiene que soltar lastre. Para que él pueda seguir andando, yo tengo que cederle espacio.

algoritmo kmeans kmedias

El clustering será el encargado de ir desplazando el centroide y cerrando cada grupo hasta que el cluster quede ubicado en una posición de valor medio respecto a los datos que lo componen. Teniendo en cuenta que existen diferentes centroides, se espera que el tamaño de todos los grupos resultantes sea igual.

El número de centroides que se implantan para este modelo depende del observador o propietario del sistema y de en cuantos grupos quiera seccionar el conjunto.

Existen diferentes formas de implantación inicial del centroide, siendo las principales metodologías las denominadas Forgy y Partición Aleatoria. Sea cual sea la elegida, se espera que la propia máquina vaya reajustando su posición y asimilando poco a poco qué elementos introducirá en cada grupo.

Por supuesto, como toda acción estadística, el cluster en Inteligencia Artificial tiene cierto margen de error o incertidumbre basado en la distancia que tienen los elementos respecto al centroide y la multitud de combinaciones posibles.

Aun así, es uno de los métodos más acertados a la hora de clasificar elementos de manera automatizada.

Diferencia entre clustering y clasificación

En la clasificación, otra técnica basada en IA, enseñamos a la máquina a actuar según los datos ofrecidos y etiquetados por humanos. En base a los parámetros de los que dispone, la IA ya tiene predeterminadas las categorías.

El clustering o definición de clúster en Inteligencia Artificial es una forma de aprendizaje no supervisado. No hay entrenamiento ni etiquetado.

El hecho de que haya datos que guardan paridad mediante ciertas características que se consideren relevantes, según la complicidad de un elemento respecto a otro, dará una señal al algoritmo que le permitirá asociarlo a sus congéneres.

agrupamiento cluster

Es una clasificación válida basada en la observación de patrones descubiertas por el propio algoritmo y la IA.

Los dos métodos, tanto clasificación como clustering, son válidos para organizar grupos mediante Inteligencia Artificial, pero el segundo es quizás más complejo, ya que no necesita de etiquetados previos de cada elemento para cada posible objeto de clasificación.

Utilidades y aplicaciones del clustering y algoritmo k-means

Las tecnologías relacionadas con la aplicación de la IA están en auge. Su valor, en gran medida potenciado por otras ramas de la informática como Big Data y Machine Learning, están provocando que cada vez sean más las empresas que requieran del control de este tipo de metodologías.

La definición de cluster es valiosa tanto para agrupar y aplicar consideraciones respecto a la población o conjunto de elementos analizados ya presentes en la muestra. Pero también es útil para obtener patrones y determinar o clasificar características para los objetos que se introduzcan en el futuro.

De este modo, observamos diferentes aplicaciones de la Inteligencia Artificial y más concretamente del clustering, en sectores como el marketing:

Cada vez que Netflix o Amazon nos recomiendan uno de sus vídeos o productos, lo hace en base a la definición y clasificación de nuestro perfil respecto al de otros usuarios.

También es usada en medicina como un método para detectar patrones que propician la aparición de determinadas enfermedades.

En Industria 4.0 se emplea el clustering para el análisis y la optimización de los procesos.

algoritmo ia netflix

En sociología y ciencias políticas para determinar características de los grupos poblacionales humanos.

Y en general, en cualquier sector en el que se cuente con una amplia cantidad de señales ante las que interese definir patrones y agrupaciones.

El clustering es un algoritmo ante el que pueden participar miles, cientos de miles de datos, por lo que el proceso puede ser tedioso, llegando a requerir de la implantación de máquinas y supercomputadoras especializadas en este tipo de procesos.

En Avansis, compañía puntera en la definición y aplicación de técnicas basadas en Inteligencia Artificial, podemos ayudar a introducir esta metodología en vuestros procesos.

Si tienes alguna duda o quieres saber cómo esta tecnología puede impulsar tu negocio, te invitamos a contactar con nosotros. Uno de nuestros especialistas estará encantado de echarte una mano.

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