Machine Learning, la inteligencia que permite a los ordenadores adquirir conocimientos
Cada día crece más la confianza de las personas hacia las herramientas tecnológicas para la realización de tareas repetitivas y cotidianas. ¿Alguna vez has recibido la recomendación de una película en un sitio web o red social? ¿Has utilizado Alexa o algún otro asistente virtual? ¿Sabes como se ubican los vehículos autónomos al conducir? Pues, todo ello es gracias al Machine Learning.
El Machine Learning es una parte de la inteligencia artificial; la cual, ha llegado a todos los sectores de nuestra vida, ocupando espacios y optimizando labores en entornos científicos e industriales. Abriéndose paso en las casas de todos nosotros en forma de dispositivos o aplicaciones que adquirimos para hacernos la vida más fácil.
Por más que muchas personas sigan pensando que la programación de la mente no es posible, vivimos en tiempos de cambio gracias al Machine Learning. Una época en, la cual, programamos los dispositivos para que aprendan, sean más eficientes y puedan resolver mejor cualquier situación que se presente.
Nos dejamos del misterio y desde ya te contamos todo lo que debes saber sobre el machine learning.
¿Qué es el Machine Learning?
También conocido como aprendizaje automático, el machine learning es una rama de estudio de la ingeniería artificial que permite a los computadores adquirir conocimientos; para que, de este modo, mejoren progresivamente la forma en la que realizan las tareas o analizan los datos. Permitiéndoles funcionar sin haber recibido una programación específica todo el tiempo.
Los ordenadores son programados con diferentes algoritmos, ideados para que puedan identificar patrones presentes en diferentes tipos de datos; ¿Qué ganan con ello? Analizar datos masivos y realizar predicciones sobre una gran variedad de situaciones relacionadas con ellos.
No es una tarea sencilla, pues, cada creador debe programar un algoritmo específico para encontrar variables particulares dentro de un conjunto de datos; y, de esta forma el ordenador pueda realizar por si mismo una labor concreta. Pero, a diferencia de otros métodos, con el machine learning el conocimiento es acumulativo y la capacidad de procesamiento es masiva.
Algoritmos de aprendizaje del Machine Learning
En el machine learning, los ordenadores se van nutriendo con experiencias y resultados en forma de datos; los cuales, van creando e interpretando patrones de comportamiento. De esta manera, les es posible recrear escenarios y predecir situaciones para ofrecer una solución acorde con una necesidad específica.
Existen tres formas principales en las que podemos reconocer el aprendizaje automático:
Supervisado
Tal como nos han enseñado a los seres humanos en el colegio, con este método se va entrenando al sistema para reconocer patrones u objetivos específicos. Por ejemplo, se proporcionan imágenes de los principales mamíferos del mundo en un entorno, para que el ordenador los reconozca como tal.
Al añadir la cantidad necesaria de datos y llevada a cabo la identificación, será posible aportar datos nuevos sin necesidad de volver a etiquetar; sin importar que haya patrones distintos a los que se habían registrado para el entrenamiento del sistema.
Igualmente, el aprendizaje automático forma parte de los métodos de desarrollo; esto consiste en la predicción de un valor continuo a partir de la combinación de parámetros distintos, que, al ser combinados con nuevos datos, ofrecen un resultado fijo.
No supervisado
Se trata de la elaboración de un algoritmo sin conocimientos previos; ideados para enfrentarse al caos de la acumulación de datos, con la idea de que encuentren patrones comunes que les permitan organizarlos de algún modo.
Su finalidad es la comprensión de información sirviéndose de la abstracción directa de patrones. También, es conocido como clustering y guarda un estrecho parecido a la forma en que los seres humanos procesan los datos.
Por refuerzo
La base científica de este método se relaciona estrechamente con pruebas de ensayo y error, así como un sistema de recompensas a las buenas decisiones. No es necesario que sea incluida una tonelada de información, sirviendo como una herramienta para medir la competitividad de un sistema.
En este tipo de aprendizaje, se busca que el sistema aprenda directamente de la experiencia. Es común encontrarse con un sistema de premios y castigos, en el cual, se penalizan los errores cometidos al realizar una tarea particular.
¿Para qué sirve el Machine Learning?
Como muchos otros procesos, el machine learning es una de las bases principales en las que se ha desarrollado el camino de la transformación digital.
Su uso hoy en día es masivo, contribuyendo en el procesamiento eficiente de toneladas de datos; las cuales, sirven para predecir comportamientos y cumplir tareas asignadas por nosotros. Algunos de los principales campos en los que podemos encontrar al machine learning son:
Personalización de las recomendaciones
Según los datos que hayamos dejado en un sitio o app, es posible que el sistema pueda hacernos sugerencias personalizadas de compra; recomendándonos productos complementarios con alguna otra compra o gasto que hayamos realizado en los últimos tiempos.
7 de cada 10 trabajadores confiaría en la recomendación de una inteligencia artificial para hacer cambios en su vida (Itreseller, 2021).
Igualmente, las plataformas de entretenimiento utilizan este tipo de algoritmos para sugerirnos contenido que podría ser de nuestro interés; tomando como información base, el comportamiento que hemos tenido en el sitio y el contenido que hemos reproducido desde que estamos en el sitio.
Smart cars
Los vehículos inteligentes son la evolución más esperada que han tenido los coches desde la incorporación del GPS en su sistema. No están demasiado lejos de la vista, pues, para 2025 se espera que ya transiten por las calles, ofreciendo prestaciones como:
- Medición de la temperatura interna
- Música
- Inclinación de los asientos
- Selección de mapas
Todas estas y muchas otras, serán incluidas en el sistema del vehículo, pudiendo personalizarse según las preferencias particulares del conductor. Aplicaciones que solo son posibles gracias al machine learning.
Redes sociales
Las redes sociales se sirven de los algoritmos del machine learning para evitar errores que puedan comprometer la experiencia del usuario. En el caso de Twitter, utilizan un sistema cifrado de algoritmos que permiten reducir la cantidad de spam que puede recibir un usuario; aplicación que es especialmente útil cuando los contenidos se viralizan.
Asimismo, Facebook utiliza el machine learning para comprobar que una noticia subida sea falsa o que el contenido de una publicación infrinja las políticas de uso; bloqueándolas automáticamente.
Procesamiento del lenguaje
Tal como mencionamos antes, gracias a las habilidades de procesamiento y aprendizaje automático, asistentes virtuales como: Alexa o Cortana, pueden funcionar correctamente. ¿Cuál es su trabajo? Pueden traducir de forma instantánea un idioma recibido a otro, reconocen la voz del usuario y analizan su estado de ánimo.
También, este tipo de análisis se utiliza de forma más práctica, para ayudar en procesos organizativos o de traducción; en caso de que sea necesario dar traducción a algún manual de instrucciones o un contrato cuyo texto sea difícil de entender, aportando una traducción más simple.
Buscadores
Google es el navegador con más usuarios en el mundo y es bien sabido que ha invertido mucho en mejorar su algoritmo de procesamiento, influyendo en el trabajo SEO y en los resultados mostrados.
Entre estas mejoras destaca la incorporación del machine learning como forma de optimizar los resultados ofrecidos y entender mejor lo que el usuario necesita; permitiendo la configuración de distintas métricas que ayudan a predecir lo que vamos a buscar, ofreciendo resultados basados en la cercanía, etc.
Medicina
Uno de los usos que más puede agradecerse de la creación del machine learning es la ayuda que presta en campos de investigación de la salud. Los laboratorios de las universidades más sofisticadas del mundo, utilizan hoy en día los algoritmos de aprendizaje para encontrar patrones de desarrollo de enfermedades.
Por ejemplo, es posible conocer algunos factores que influyen en padecimientos de cáncer, contribuyendo con una detección temprana; y, por ende, favoreciendo la recuperación completa del paciente.
Seguridad
Así como avanza la tecnología y su uso para crear soluciones cada vez más prácticas para la vida humana, igualmente crecen los cibercriminales. Los datos son considerados una nueva fuente de monetización, por la cual, muchos piensan que vale la pena robar.
Por ende, con el machine learning han sido creados antivirus más resistentes y motores de detección de software malicioso mucho más precisos. Todos ellos, alimentan la inteligencia del sistema gracias a escaneos profundos, detección temprana de errores y mejora en la defensa general.
¿Qué es el Deep Learning?
Todas las tecnologías tienen una evolución natural, como es el caso de la ingeniería artificial, de la cual, se empezó a hablar en los años 50. El deep learning es una variante del machine learning que busca crear algoritmos con un procesamiento más eficiente de la información.
Una de las principales diferencias que tiene con el machine learning es la forma de estructuración de los algoritmos; estableciendo un sistema concatenado de procesamiento que actúa de forma íntimamente relacionada con la comunicación neuronal del cerebro humano.
Lo que significa, que, el deep learning está diseñado para que una máquina analice datos continuamente con una estructura lógica parecida al proceso del pensamiento humano. De esta forma, se invierte en un proceso de aprendizaje más profundo que brinde soluciones cercanas a como nosotros sacamos nuestras conclusiones.
Por más complejo que suene, existen muchos dispositivos que utilizamos a diario y funcionan gracias al deep learning. Una muestra clara de ellos es: Siri, Alexa y Cortana, con su reconocimiento de voz, que interpreta un mensaje y termina por proceder con una acción.
El machine learning está presente en nuestra vida, aunque en muchos casos no sepamos ni de que se trata, por eso creíamos interesante la elaboración de este artículo, que esperamos que os haya sido de utilidad.
Como siempre, estaremos encantados de conocer vuestra experiencia, y las dudas que os puedan surgir relacionadas con el machine learning, ¡os leemos!
