La capacidad que actualmente tienen las máquinas para aprender por sí solas está presente en muchos aspectos de la vida cotidiana. Por esta razón, se sabe que el Machine Learning está detrás de cada acción en las recomendaciones de películas de las distintas plataformas digitales, en el reconocimiento por voz de los asistentes virtuales, en la destreza de los coches autónomos, etcétera. En este post, queremos hablarte sobre esta curiosa tecnología y explicarte detalladamente cómo es que funciona.

¿Qué es?

El Machine Learning (aprendizaje automático), es una rama de la inteligencia artificial que le abre las puertas a las máquinas para que aprendan de forma automática sin necesidad de ser especialmente programadas para ello. Esta es una habilidad esencial para crear sistemas capaces de identificar patrones entre los datos para realizar predicciones. Esta es una tecnología que, en la actualidad, está presente en muchas aplicaciones como las recomendaciones de Spotify o Netflix, así como también las respuestas inteligentes de Gmail o las conversaciones con Alexa o Siri.

Podemos decir que, el Machine Learning, es un especialista del reconocimiento de patrones, y es capaz de transformar una muestra de datos en un programa informático capaz de absorber inferencias de nuevos conjuntos de datos para los que no ha sido diseñado o entrenado anteriormente. Esta capacidad de aprendizaje se pone en práctica también para la optimización de motores de búsqueda, el diagnóstico médico, la robótica o incluso la detección del fraude en las tarjetas de crédito.

Aunque actualmente esta tecnología esté de moda gracias a que, por ejemplo, es capaz de resolver fácilmente cubos de Rubik, su origen se remonta al siglo pasado.

Cómo funciona

Por naturaleza, el Machine Learning emplea dos tipos de técnicas:

  1. El aprendizaje supervisado, el cual entrena un modelo sobre datos de entrada y salida conocidos para que posteriormente sea apto para predecir resultados futuros.
  2. El aprendizaje no supervisado, el cual encuentra patrones ocultos o estructuras intrínsecas en los distintos datos de entrada.

Machine Learning: aprendizaje supervisado

Este aprendizaje en específico, desarrolla un modelo que realiza predicciones basadas en evidencia en presencia de incertidumbre. Un algoritmo de este tipo de aprendizaje toma un conjunto conocido de datos de entrada y respuestas conocidas a los datos de salida, y entrena un modelo para crear predicciones razonables para la respuesta a nuevos datos. El aprendizaje supervisado se puede aplicar si posees datos conocidos para la salida que está intentando predecir.

El aprendizaje supervisado usa técnicas de clasificación y regresión para crear modelos predictivos.

  • Técnicas de clasificación: Estas predicen las respuestas discretas, por ejemplo, si un correo electrónico es totalmente genuino o es Spam, o si un tumor en el cuerpo de una persona es benigno o maligno. Los modelos de clasificación clasifican los datos de entrada en categorías. Las aplicaciones cotidianas incluyen imágenes médicas, clasificación crediticia y reconocimiento de voz.
  • Regresión: Las técnicas de regresión son capaces de predecir respuestas continuas, por ejemplo, fluctuaciones en la demanda de la energía, cambios en la temperatura, entre otros. Las aplicaciones típicas incluyen la predicción de carga eléctrica y comercio algorítmico. Puedes usar las técnicas de regresión si estás trabajando dentro de un rango de datos o si la naturaleza de tu respuesta es un número genuino, como la temperatura, por da un ejemplo.

Machine Learning no supervisado

Este tipo de aprendizaje logra encontrar patrones ocultos o estructuras internas y esenciales en los datos. Se usa para extraer inferencias en conjuntos de datos que se basan en datos de entrada sin respuestas etiquetadas. La técnica de aprendizaje no supervisada más común es el Clustering, y se utiliza para el análisis exploratorio de datos para hallar patrones ocultos o agrupaciones en los datos. Las aplicaciones para el estudio de conglomerados incluyen análisis de secuencia génica, investigación de mercado y reconocimiento de propósitos.

Machine Learning vs Inteligencia Artificial

Continuando con el tema del Machine Learning, queremos brindarte un ejemplo para comprar la Inteligencia Artificial y el Machine Learning, los cuales son los conceptos que más suelen confundir habitualmente:

Un ejemplo de Inteligencia Artificial es cuando le hablamos al asistente de voz de nuestro móvil y le preguntamos cuál será la temperatura en una ciudad en específico. Lo que seguidamente hace la Inteligencia Artificial es transformar la señal de voz a texto, el cual se convierte a código binario y se envía a un servidor, luego espera una respuesta y dicha respuesta se vuelve a codificar y se cambia a una señal de voz, que sale a través del móvil respondiendo a la pregunta que habíamos hecho. Básicamente, la máquina está facilitándonos la vida a los seres humanos.

Un claro ejemplo de Machine Learning sería, clasificar distintos sonidos de animales, de manera que consiga, fácilmente con el sonido de un animal, detectar de qué animal se trata. Para esto, tendríamos que hacer entrenar un algoritmo con muchos datos de estos animales, y una vez esté entrenado y capacitado, en teoría, debería funcionar con todos y cada uno de los animales que no haya oído nunca y así poder clasificarlos correctamente.

En conclusión, la Machine Learning es una tecnología que revolucionó el uso de las aplicaciones y nuestro propio día a día. Mediante su uso, nuestra vida se vuelve más fácil y, sin darnos cuenta, estamos dependiendo de ella en nuestro día a día. Desde simplemente escuchar una recomendación que nos aparezca en Spotify o visualizar un video similar a los que nos gustan mediante Youtube.