Estamos viviendo una era tecnológica que está cambiando el aprendizaje no solo de los humanos, sino también de las máquinas. Lo que antes parecía una utopía ahora es una realidad. Se conoce como machine learning y viene a cambiar la forma en la que se entendía la inteligencia artificial y el análisis de datos.
Es un concepto relativamente nuevo, pero que ha captado el interés de los investigadores. Ahora hay nuevas tendencias y un futuro prometedor. Por eso en este artículo hablaremos acerca de qué es el machine learning, sus aplicaciones e importancia.
Tabla de contenidos
¿Qué es machine learning o aprendizaje automático?
El machine learning o aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial cuyo propósito fundamental es que las máquinas tomen decisiones e identifiquen patrones sin la ayuda o intervención de los humanos.
Hace referencia a la capacidad que tiene una máquina para aprender a decodificar diversos códigos. Lo que se busca es hacer sistemas que no solo sean inteligencia, sino que también se muestren como independientes.
Esta rama de la tecnología pretende que las máquinas cumplan funciones que no sean exclusivamente para las que están diseñadas. Es decir, que una máquina pueda tener un pensamiento lógico e intuitivo a partir de lo aprendido. ¿De dónde surge esta información? De los humanos. Diariamente y de manera inconsciente estamos permitiendo que las máquinas aprendan de nosotros.
Eso es aprovechado por los desarrolladores, quienes recopilan datos a partir de las redes sociales, por ejemplo. De manera que el machine learning es capaz de convertir una muestra de datos en programa de datos. Pero no solo eso, sino que extrae nuevas inferencias de los datos que le han sido entregados.
El aprendizaje automático puede ser utilizado por cualquier persona y tiene aplicaciones bastante populares en la vida diaria.
¿Las máquinas son capaces de aprender? Evolución del aprendizaje automático
El aprendizaje automático ha tenido una evolución desde hace muchas décadas hasta la actualidad. A pesar de que es en este momento donde se está explotando su potencial, la verdad es que desde hace un tiempo tuvo sus primeros avances.
Se remonta al siglo XIX cuando con el teorema de Bayes se expresó que existía la probabilidad de predecir un evento; basándose en las condiciones previas al mismo. Posteriormente, encuentra sus bases en la programación, donde un ordenador podía ejecutar instrucciones programables.
Fue Alan Turing quien se preguntó por primera vez si las máquinas son capaces de aprender. Esto sucedió en el año 1950. De allí que el machine learning guarde una estrecha relación con el desarrollo de la inteligencia artificial. De hecho, tiene un origen bastante similar porque desde ese momento las máquinas empezaron a realizar tareas típicas de los humanos.
Es para la década de 1960 que el machine learning empieza a tomar relevancia. Luego de que un grupo de investigadores tomaran la arriesgada decisión de imitar las redes neuronales de los humanos.
Pero para ese entonces había pocos datos por analizar. En ese período surgió una época que se denomina como la época fría o de invierno. Los científicos no sabían qué hacer para que las máquinas tuvieran acceso a datos o capacidad para interpretarlo. Incluso se llegó a pensar que esta hazaña era imposible.
Hasta que con la llegada del internet se aumentó la potencia del cálculo de los ordenadores y ya se contaba con una enorme cantidad de información para entrenar a los modelos. Eso ha dado base a que el machine laerning sea estudiando, explotado y todo parece indicar que aún no llegamos a la cúspide de su desarrollo.
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¿Cómo funciona el machine learning?
El machine learning funciona a través de la decodificación de algoritmos. De esta manera, las máquinas son capaces de obtener sus propios cálculos a través de los datos que recopilan. Cuánto más datos poseen, más precisos pueden ser sus resultados.
El proceso de funcionamiento del machine learning incluye diversas formas de aprendizaje. Su propósito es tener un gran volumen de datos para poder ofrecer respuestas mucho más precisas.
Árbol de decisiones
Es una estructura que guarda bastante similitud con un diagrama de flujo. Básicamente, cada hoja (nodo) es una prueba en un atributo. Mientras que cada rama (terminal) tiene una etiqueta de clase. El nodo superior del árbol se denomina como nodo raíz. El árbol de decisiones es una de las estructuras básicas de la informática.
Redes bayesianas
Es un tipo de representación que puede ser aprendido por los sistemas. Consiste en un modelo probabilístico, el cual analiza un conjunto de variables y las relaciones de dependencia entre ellas. Se puede decir que las redes bayesianas gracias a sus estructuras permiten que se establezcan relaciones de dependencia entre atributos de datos.
Reglas de asociación
Las reglas de asociación pueden encontrar un denominador común dentro de un determinado conjunto de datos. Es usado frecuentemente en minería de datos.
Algoritmos de agrupamiento
Los datos se agrupan de acuerdo con sus características. En este caso, los datos tienen elementos que los hacen semejantes con respecto a su propio grupo, pero son diferentes a otros clusters o grupos.
Algoritmos genéticos
Es una forma heurística. Generan nuevas clases de información gracias a un proceso similar a la selección natural. Es decir, usan la mutación y el cruzamiento como técnica de recopilación e interpretación de datos.
Máquinas de vectores de soporte
Este tipo de aprendizaje automático o machine learning utiliza una serie de métodos para la clasificación y regresión.
Redes neuronales artificiales
Son capaces de tener un aprendizaje mucho más independiente. Las redes neuronales artificiales están basadas en las estructuras de los animales. A finales del 2000 es cuando adquiere mayor relevancia gracias al aprendizaje profundo o deep learning. Mediante este sistema las máquinas usan enlaces de neuronas que colaboran entre sí para producir un estímulo final. En este caso, sería un tipo de aprendizaje.
Tipos de machine learning
Aprendizaje supervisado
Se basa en un sistema conocido como información de entrenamiento. Consiste en que el algoritmo produce una correspondencia entre las entradas y las salidas del sistema. Con el aprendizaje supervisado se es capaz de establecer una etiqueta (respuesta) por cada cantidad de datos determinada (preguntas). A través de esta información el sistema está preparado para combinarlos y hacer sus predicciones.
Este tipo de aprendizaje puede ser de clasificación, es decir, clasifica en grupos diferentes patrones. El otro tipo es por regresión, el cual ofrece dígitos como dato resultante.
Aprendizaje no supervisado
Es una forma de aprendizaje que se asemeja bastante a la forma que tienen los humanos para aprender. En este caso, el sistema tiene que ser capaz de reconocer patrones para poder realizar etiquetas. Busca principalmente abstraer y comprender los patrones.
Aprendizaje semisupervisado
En este método se combina tanto el aprendizaje no supervisado como el aprendizaje supervisado. La finalidad es que el sistema puede dar respuestas bien sea desde datos marcados como desde datos no marcados.
Aprendizaje por refuerzo
Es una de las formas más interesantes de aprendizaje puesto que no requiere de tanta información sino que se basa en el ensayo y el error. En el aprendizaje no supervisado el sistema puede tener un resultado mucho más óptimo gracias a las recompensas y castigos.
En otras palabras, el sistema aprende mediante los estímulos que recibe del mundo exterior. A partir de esto, puede desarrollar seguridad, independencia y puede dar una respuesta más veloz y correcta.
Aplicaciones del machine learning
El machine learning tiene diversas aplicaciones en el mundo actual. Tantas que de seguro las has empleado sin tener conocimiento de que se trataba de aprendizaje automático. Uno de los usos más frecuentes es en el diagnóstico médico, gracias a sus sensores pueden evaluar la salud de un paciente en tiempo real. Además, los resultados suelen ser mucho más precisos.
Su uso se extiende hasta la capacidad de proporcionar información sobre los tratamientos más adecuados, así como a identificar mutaciones de las enfermedades o a predecir si un paciente es propenso a padecer alguna enfermedad.
El machine learning es también empleado en el campo de marketing y ventas. ¿Alguna vez has entrado a una web y has encontrado una lista de productos que te interesan? Esto es porque el sistema puede recordar tus compras y ofrecerte una experiencia personalizada. El machine learning analiza tu historial de compra y te ofrece promociones en base a esa información.
Asimismo, permite que tengamos coches más inteligentes,ya que no solo pueden conducirse por sí mismos sino que ofrecen una experiencia de conducción personalizada al gusto de sus propietarios. Esto se puede extender hasta el área del transporte en general, porque el machine learning permite hacer las rutas más eficientes.
Sin embargo, una de las principales aplicaciones se encuentra en el mundo de las finanzas. Actualmente los bancos y servicios financieros utilizan el machine learning para predecir cuándo es un buen momento para invertir o cómo prevenir el fraude en las instituciones financieras.
Uno de los mejores ejemplos es el sistema de reconocimiento de voz de los smartphone. Estos aprenden de la información que tienes en tu dispositivo, lo que permite que puedan entenderte mejor cuando formulas una pregunta o les pide que realice alguna determinada acción.
Lecturas sugeridas:
- Aplicaciones de la inteligencia artificial | ¿Cuáles son y serán sus usos?
- 20 ejemplos de inteligencia artificial en la actualidad
Importancia del aprendizaje automático
El aprendizaje automático es importante porque ayudaría a explotar los beneficios que ha dejado ver el big data. Además de que añade un valor estratégico para hacer uso de los recursos en el largo plazo.
Su importancia también radica en la reducción del tiempo para crear pronósticos u ofrecer una respuesta. Esto en comparación con la velocidad de aprendizaje del ser humano. A través del machine learning, todos los procesos que requieren de aprendizaje pueden acortarse.
Representa una ventaja sobre todo para los procesos que se realizan dentro de las finanzas. Un sistema inteligente puede identificar un fraude, una desviación de fondos o una oportunidad con grandes rentabilidades mucho más rápido que una persona.
Además, sin el aprendizaje automático no tendríamos muchas de las ventajas que ofrece el internet o la facilidad para acceder a nuevos conocimientos. Por ejemplo, sin machine learning no existirían los motores de búsqueda tal y como los conocemos.
Ni siquiera gozaríamos de Amazon o Netflix, los cuales pueden ser capaces de mostrarnos contenido relacionado gracias a nuestros gustos e intereses. Estas webs funcionan porque proporcionamos información cuando vemos una película o compramos un producto.
Dentro de las maravillas del machine learning se encuentra que sus usos pueden ser casi infinitos. Todo apunta a que en el futuro será crucial para desarrollar nuevas creaciones y tecnologías, pues los usuarios se han mostrado receptivos a sus beneficios y ventajas.
A todos nos gusta una experiencia personalizada y que responda a nuestras necesidades, lo que lleva al servicio al cliente. Con el machine learning se espera que las ventas en todos los niveles se incrementen. ¿La razón? Puede predecir qué necesidad nos interesa satisfacer y de qué manera.
Diferencia entre el machine learning, minería de datos y deep learning
La principal diferencia entre el machine learning, minería de datos y deep learning es que todos buscan obtener datos, pero con diferentes métodos.
Machine learning
Busca entender cómo se estructuran los datos. En este caso, el aprendizaje puede ser automatizado con facilidad ya que, en general, tiene un enfoque iterativo para aprender de datos.
Una forma bastante práctica de definir el machine learning es el siguiente: uso de algoritmos para analizar datos. Este subcampo de la inteligencia artificial emplea técnicas propias de la estadística.
Minería de datos
Emplea métodos de diversas áreas con el fin de identificar patrones desconocidos de datos. La minería de datos también guarda relación con la manipulación y el almacenaje de datos.
El data mining, como también es conocido, tiene la finalidad de descubrir conocimientos preliminares en áreas de poco estudio o en aquellos casos donde la información es escaza o nula.
La minería del datos y el machine learning tienen similitudes en cuanto a los procedimientos que utilizan para recoger los datos. Sin embargo, la principal diferencia radica en que la minería de datos puede funcionar prácticamente sin la intervención humana.
Generalmente la minería de datos es empleada para definir los patrones de ventas o en sistemas financieros. Incluso puede predecir futuras tendencias en un sector o una empresa.
Deep learning
El deep learning funciona sin la participación humana. A través de este aprendizaje profundo se pueden clasificar sonidos, textos, imágenes, entre otros. Es una forma de aplicación del machine learning.
Es aquí donde se emplean las redes neuronales artificiales. Esto lo que hace es que poseen capas discretas, conexiones y direcciones de propagación de datos. En la actualidad se plantea usarla en diagnósticos médicos o para identificar problemas sociales. Sin embargo, la aplicación del deep learning más común es para traducir el lenguaje de manera automática.
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El futuro del machine learning
El aprendizaje automático se perfila como un importante hito dentro del futuro de las nuevas tecnologías. Amenaza con ser una constante en nuestras vidas irrumpiendo la cotidianidad con el propósito de hacerla mucho más fácil.
Como hemos visto, el machine learning es la capacidad que tiene una computadora de aprender sin haber sido programada para este propósito. Y ahora los desarrolladores quieren llevar esto a otro nivel: darle el poder conversacional.
De allí que los esfuerzos están orientados a que las máquinas puedan hablar, dialogar y comunicarse de forma mucho más efectiva. Para muchos esto parece una idea descabellada, pero pensar una máquina con aprendizaje automático también lo era hace un siglo atrás.
Además, se espera que tenga implicaciones en otras áreas como, por ejemplo, los videojuegos. De hecho, las expectativas están bastante altas con la llegada de Microsoft Flight Simulator, un juego de simulación de vuelos. ¡Basado en datos! Este juego tendrá la capacidad de evolucionar con el tiempo. En la medida que los mapas de Bing se vayan actualizando. Esta es una genial forma de usar el aprendizaje automático.
Por otro lado, con el machine learning puede que encontremos e identifiquemos nuevas tendencias culturales. Por su parte, al cierre de este año se espera que registre ingresos superiores a los 20 mil millones de dólares.
Palabras finales
El machine learning es una muestra de cómo los humanos han usado la tecnología para mejorar cientos de aspectos de la vida. Su evolución es un aspecto positivo para el campo de la ciencia porque nos demuestra que no existen imposibles.
Ahora solo queda esperar cómo los investigadores nos sorprenden y en los próximos años ver nuevas aplicaciones del aprendizaje automático.