Por fin, Orestes ¿esto no era para reconocimiento de patrones? ¡Ahora me acabas de decir que es para clasificacion binaria!.
Claro... para algunos de ustedes, que también están empapados en estos temas, la pregunta es trivial. Sin embargo para los que ocupan su mente con otro tipo de problemas y herramientas, no es evidente que ambas cosas son lo mismo.
Para ellos estoy escribiendo este post, y lo haré parafraseando una explicación muy buena que hicieron K.P. Bennet y E.J. Bredensteiner en su artículo "Geometry in Learning".
Imagínese que su trabajo es determinar si un tumor de seno es benigno o maligno. Un cirujano inserta una aguja en el tumor y aspira una pequeña cantidad de tejido. Se prepara una placa de vidrio (porta-objeto) en la que se coloca la muestra, y usted procede a colocarla en el microscopio para estudiarla. Su trabajo es examinar las células que están en la láminilla de vidrio, reconocer los atributos importantes de las células, tales como la uniformidad de la fórma de las células, y la variabilidad en el tamaño. Eventualmente usted llega a la conclusión de que es benigno, o de que es maligno. Esto es algo que usted debería haber aprendido a hacer luego de examinar montones de tumores de los que ya previamente le habían chismeado si el tumor era maligno o benigno, de parte de un experto patólogo que usó biopsias quirúrjicas tradicionales (a punta de cuchillo, para ser completamente claros). Probablemente alguien podría ayudarle señalando en la imágen los atributos que deben ser estudiados con más incapié. Y entonces usted debería "generalizar" el conocimiento que aprendió, aplicándolo luego para estudiar nuevos tumores, para (por ejemplo) tener una idea previa de la malginidad del caso, sin tener que echar cuchillo al delicado seno (y aquí termina mi paráfrasis de la introducción del paper de Bennet y Bredensteiner).
Hablando normalmente, como quien se encuentra en una cafetería hablando con los familiares de la pacienet, usted diría sobre un caso, que "Reconoció el Patrón" que tienen los tumores malignos.
Ahora, hablando matemáticamente, podemos decir que usted "clasificó" a ese elemento como "Maligno", tal y como si usted tuviese una caja donde recibe los casos a estudiar, a su lado derecho, y dos cajas a su lado izquierdo, cada una con una etiqueta: una dice "Maligno" y otra dice "Benigno". El equivalente de su trabajo es tomar cada tumor de la caja de la derecha, estudiarlo, y en base al estudio de sus atributos, lo lanza a una de las cajas de la izquierda. Por eso es que los matemáticos consideran el proceso de "reconocer patrones", como un caso más de "clasificación".
Obviamente, esta puede ser de múltiples clases, no necesariamente binaria. Por ejemplo, reconocer caracteres visualmente, además de entenderse como "reconocer el patrón" de la letra A, la letra B, y así sucesivamente, puede entenderse como que usted tiene tantas cajitas a su izquierda, como letras hay en el abecedario (más una por cada número), y recibe un caracter, lo estudia y lo lanza en alguna de las cajitas luego de dar cuenta de los atibutos de ese caracter. Reconocer patrones de caracteres, es clasificar caracteres en tantos tipos como caracteres posibles pueda haber. También puede verse así el problema típico de "reconocer" una huella digital (alguno ha visto CSI?). Las "clases" son cada uno de los criminales en la base de datos contra la cuál se contrasta la huella en cuestión.
En fin... Yo ya estoy empezando a clasificar este punto de mi escritura del post como del tipo "ya ponte a trabajar", así que... nos vemos luego!
