Multi-class-classification
La clasificación multiclase aparece cuando un modelo de IA debe asignar una observación a una entre varias posibles etiquetas. A diferencia de la clasificación binaria, donde solo hay dos salidas (por ejemplo, fraude/no fraude), en este caso el abanico de opciones es mucho mayor.
Un ejemplo clásico es la clasificación de imágenes: un sistema entrenado con la base de datos CIFAR-10 debe decidir si una imagen representa un perro, un gato, un coche, un avión, un barco, etc. Cada predicción implica seleccionar una sola clase entre muchas.
En la práctica, se aplican distintas técnicas. Algunos métodos convierten el problema en múltiples clasificadores binarios, mientras que en redes neuronales profundas se suele utilizar la capa softmax, que asigna probabilidades a cada clase y escoge la más alta.
Los usos son numerosos:
- Reconocimiento de voz: distinguir entre diferentes comandos hablados.
- Procesamiento de texto: clasificar correos en “trabajo”, “personal”, “publicidad” o “notificaciones”.
- Salud: identificar qué tipo de tumor o enfermedad muestra una imagen radiológica.
Los principales desafíos son el desequilibrio de datos (algunas clases están sobrerrepresentadas), la confusión entre categorías muy parecidas y la necesidad de gran cantidad de datos etiquetados para cada clase. Además, cuando el número de categorías crece, el costo computacional se dispara, lo que obliga a optimizar tanto algoritmos como hardware.
En conclusión, la clasificación multiclase es una de las piedras angulares del aprendizaje automático. Sin ella, no sería posible construir sistemas de recomendación, asistentes inteligentes o vehículos autónomos que deban tomar decisiones complejas en un mundo lleno de opciones.
📖 Referencias:
- Hastie, Tibshirani & Friedman, The Elements of Statistical Learning (Springer, 2009)
