Ikasketa automatiko

**Ikasketa automatikoa** (ingelesez *Machine learning)* ikerketa-eremu bat da esperientziatik ikasteko gai diren metodoak ulertzera eta eraikitzera bideratuta dagoena. Metodo hauek datuak erabiltzen dituzte zeregin batzuen errendimendua hobetzeko. Ikasketa automatikoko algoritmoek eraikitzen dute eredu bat data-multzoetan oinarrituta. Data-multzo hauek algoritmoa entrenatzeko erabiltzen dira. Behin algoritmoa entrenatuta dagoenean datu horiekin, ikasitakoaren arabera erabakiak hartzeko gai da, esplizituki programatuta egon gabe. 
thumb|220x220px|Adimen artifizialaren arloak
Adimen artifizialaren adar bat da. Horren ondorioz, askotan nahastu egiten da ikasketa automatikoaren terminoa adimen artifizialarekin zerikusia duten beste termino batzuekin; hala nola, datuen analisia edo ikasketa sakona.
Terminoa 1959an erabili zen lehen aldiz. Hala ere, azken urteetan garrantzia irabazi du gaitasun konputazionala handitzearen eta datuen boomaren ondorioz. Hori dela eta, gaur egun ikasketa automatikoa hainbat esparrutara hedatu da; hala nola, medikuntzara, finantza-sektorera, segurtasunera, gidatze autonomora edo laguntza birtualera.

## Ikaskuntza motak 
Ikaskuntza automatikoko algoritmoak taxonomia batean biltzen dira horien irteeraren arabera. Hona hemen algoritmo mota batzuk:

### Gainbegiratutako ikaskuntza 
Gainbegiratutako algoritmoak datuei lotutako etiketa-sistema batean oinarrituta daude. Sarrerako datuak dagozkien etiketekin erlazionatzeko gai dira eta, hortik aurrera, erabakiak hartuko dituzte edo iragarpenak egingo dituzte. Adibidez, spam detektagailu bat da mezu elektroniko bat spam gisa etiketatzen duena, edo ez, posta-historikotik ikasi dituen patroien arabera (bidaltzailea, testua/irudiak erlazioa, gaiaren gako-hitzak, etab).

### Gainbegiratu gabeko ikaskuntza 
Gainbegiratu gabeko algoritmoen data-multzoak ez daude sailkatuta etiketen bidez. Datuen egitura aurkitzen saiatzen dira patroiak aurkitzeko. Algoritmo hauek, beraz, etiketatu, sailkatu edo kategorizatu gabeko datuetatik ikasten dute. Helburua ez da datuak bereiztea eta hauek etiketekin sailkatzea, gainbegiratutako ikaskuntzan bezala. Algoitmo hauen helburua datuen arteko erlazioak bilatzea da, antzekotasunak aurkitzeko.

### Erdi gainbegiratutako ikaskuntza 
Erdi-gainbegiratutako ikaskuntza gainbegiratu gabeko ikaskuntzaren (etiketatutako datu-multzorik gabe) eta gainbegiratutako ikaskuntzaren (erabat etiketatutako datu-multzoekin) arteko nahasketa da. Batzuetan data-multzoen etiketak falta dira. Hala ere, makina-ikaskuntzako ikertzaile askok aurkitu dute etiketatu gabeko datuek, etiketatutako datu kopuru txiki batekin batera erabiltzen direnean, ikasketaren zehaztasuna nabarmen hobetu dezaketela.

### Indargarri bidezko ikaskuntza 
Algoritmoak inguratzen duen mundua behatuz ikasten du. Bere hasierako informazioa feedback edo atzeraelikadura da, kanpoko mundutik lortzen duena, bere ekintzen erantzun gisa. Beraz, sistemak saiakuntza-errore bidez ikasten du.

Indargarri bidezko ikaskuntza algoritmorik orokorrena da. Instruktore batek agenteari zer egin adierazi beharrean, agente adimendunak ikasi behar du inguruneak nola jokatzen duen. Helburu nagusia da agente adimendunari sari-seinalea maximizatzen lagunduko dion balio-funtzioa ikastea. Horrela, bere politikak optimizatuko ditu, ingurunearen portaera ulertuko du eta bere helburu formalak lortuko ditu erabaki onak hartzeko.

## Ereduen sailkapena 
Makina bidezko ikaskuntza egiteak eskatzen du eredu bat sortzea. Prestakuntza-datu batzuekin entrenatuko da, geroago, datu gehigarriak prozesatzeko eta iragarpenak egiteko. Ikaskuntza automatikoko sistemetarako hainbat eredu mota erabili eta ikertu dira.
thumb|Neurona-sare artifizial baten diagrama

### Neurona-sare artifizialak 
Neurona-sare artifizialak (NSA) ikaskuntza automatikoaren paradigma dira, animalien nerbio-sistemen neuronetan oinarrituta. NSA bat nodo edo neurona artifizial konektatuen bilduma batean oinarritutako eredu bat da, burmuin biologiko batean neuronak lasai-lasai modelatzen dituena. Konexio bakoitzak informazioa transmiti dezake; "seinale" bat nodo batetik bestera. Nodoen arteko lotura baten seinalea zenbaki erreal bat da, eta nodo bakoitzaren irteera, bere inputen baturaren funtzio ez-linealen baten bidez kalkulatzen da. Sare neuralen garrantzia 2000ko hamarkadaren amaieran handitu zen, ikasketa sakona iritsi zenean.

### Erabaki-zuhaitzak 
thumb|180x180px|Erabaki-zuhaitz baten atalak
Erabaki-zuhaitza ikaskuntza-algoritmo gainbegiratu ez-parametrikoa da. Sailkapen-zereginetarako zein erregresio-zereginetarako erabiltzen da. Egitura hierarkikoa du, erro-nodo bat, adarrak, barne-nodoak eta hosto-nodoak dituena. 

Erabaki-zuhaitza nodo errodun batekin hasten da, adarrik jasotzen ez duena. Erro-nodoaren adar irtenek barne-nodoak elikatzen dituzte, erabaki-nodo ere esaten zaienak. Dauden ezaugarrien arabera, bi nodo hauek azpimultzo homogeneoak osatzen dituzte, nodo hostoen edo nodo terminalen bidez adierazten dira. Hosto-nodoek adierazten dituzte datu guztien barruan egon daitezkeen emaitza guztiak.

### Erregresio-analisia 
Erregresio-analisiak metodo estatistiko ugari hartzen ditu, sarrerako aldagaien eta horiei lotutako ezaugarrien arteko erlazioa kalkulatzeko. Bere forma ohikoena erregresio lineala da. Forma honetan, lerro bakar bat marrazten da emandako datuak irizpide matematiko baten arabera ahalik eta hobekien egokitzeko.

### Bayes sareak 
Bayes sareek aldagai ezagunen multzo bat irudikatzen dute eta haien arteko mendekotasun-erlazioak adierazten dituzte grafiko baten bidez. Grafiko honek deskribatzen du ausazko aldagaien multzo bat gobernatzen duen baterako probabilitate-banaketa. Nodoek edozein aldagai mota adieraz dezakete; hala nola, parametro neurgarri bat, aldagai latente bat edo hipotesi bat.

## Mugak 
Ikaskuntza automatikoa alor batzuetan eraldatzailea izan arren, ikaskuntza automatikoko programek askotan ez dute lortzen esperotako emaitzak. Urteetan zehar hobetu arren, oraindik ez da behar adina garatu lan-karga murrizteko, ikerketarako beharrezkoa den sentsibilitatea mugatu gabe.

### Joera 
Makinak ikasteko planteamenduek datu aurreiritzi desberdinak izan ditzakete. Algoritmoak gizakiak egindako datuekin entrenatzen direnean, litekeena da makina bidezko ikaskuntzak gizartean jada dauden joera konstituzional eta inkontzienteak jasotzea. Adibidez, frogatuta dago datuetatik ikasitako hizkuntza-ereduek gizakien antzeko joera dutela.

### Gehiegizko doikuntza 
Gehiegizko doikuntza ikaskuntza automatikoaren hutsuneetako bat da ereduaren zehaztasuna eta errendimendua zailtzen duena. Esaten da estatistika-eredu bat gehiegi doituta dagoela datu askorekin entrenatzen dugunean. Eredu bat hainbeste daturekin entrenatzen denean, gure datu-multzoan dauden zaratatik eta datu-sarrera zehaztugabeetatik ikasten hasten da. Beraz, ereduak ez ditu datuak behar bezala sailkatzen, xehetasun eta zarata gehiegi dagoelako.

## Aplikazio-eremuak 
Definizio hori jarraituz, hainbat metodo garatu izan dira eta, horiei esker, konputagailua gai da kalkulu-ahalmenaz harago doazen trebeziak eskatzen dituzten problemak ebazteko. Arrakastaz aplikatu dira ikasketa automatikoko algoritmoak eguraldiaren iragarpena, gaixotasunen diagnosia, eta antzeko ataza askotan

Azken batean, metodo horien bidez ezagutza lortu nahi da, egoera berri baten aurrean (esate baterako, paziente berri bat datorkion medikuari; gaurko eguraldiaren deskribapena jaso duen meteorologoari) erabaki egokia
hartzen laguntzeko.

Azken aldian konputagailuek izan duten konputazio-ahalmenaren gorakadak eta hainbat aplikazio-eremutan bildu diren datu-multzo erraldoiek izugarrizko bultzada eman diote ikasketa automatikoari

Lengoaia Naturalaren Prozesamenduan ere, Ikasketa Automatikoko metodoak ataza ugaritan erabili izan dira azken urteotan. Besteak beste Dokumentuen Sailkatze Automatikoan, Informazio-Berreskuratzean, Esaldien Ordenazioan, Itzulpen Automatikoan, Hitzen Adiera-Desanbiguatzean, Korreferentzia-Ebaztean eta Galdera-Erantzun sistemetan

### Eraikuntzaren industria 
Eraikuntzaren industriaren barruan, Adimen Artifiziala (AI) bi arlotan oinarritzen da nagusiki: ikaskuntza sakona eta ikaskuntza automatikoa. Deep learning, sare neuronaletan oinarritutako ikaskuntza automatikoaren adar bat dena, hasierako fasean dago, baina aplikazio garrantzitsuak agintzen ditu hainbat arlotan. Aplikazio horien artean, eraikinen egitura-osasuna monitorizatzea, eraikuntza-materialak ebaluatzea, obraren segurtasuna hobetzea, eraikinen okupazioaren modelizazioa eta energia-eskaria aurreikustea daude.

## Software 
Programazio-lengoaia asko erabil daitezke ikaskuntza automatikoko algoritmoak ezartzeko. Gaur egun, R eta Python dira ezagunenak. Alde batetik, R eremu akademikoan erabiltzen da, eta, bestetik, Python enpresa pribatuan ezagunagoa da.

Ikaskuntza automatizatuko algoritmoak dituzten software-paketeen artean, honako hauek daude:

### Kode irekiko softwarea 
* TensorFlow: Googlek garatutako plataforma
* Apache Mathout: Javan dauden kasketa automatikoko algoritmo eskalagarrien plataforma.
* Scikit-learn: Python-eko liburutegia, NumPy eta SciPyrekin elkar eragiten duena.
* Spark MLlib: Apache Spark-en parte den liburutegia.
* OpenCV

### Software patentatua 
* SPSS Modeler                                                                          
* Mathematica
* MATLAB
* Microsoft Azure Machine Learning
* Neural Designer
* Oracle Data Mining

## Erreferentziak 
## Ikus, gainera 
* Adimen artifizial
* Ikaskuntza sakon
* Datu handiak

## Kanpo estekak 
* Ikasketa automatikoan hasteko aplikazioa
* Ikasketa automatikoa ikasteko pausuak