En este interesante artículo, te explicaremos que es machine learning, sus características y sus novedosas ventajas.
Machine Learning es un anglicanismo que se traduce como “aprendizaje automático” y consiste en una disciplina de las ciencias informáticas.
El aprendizaje automático o machine learning, lo relacionamos con el desarrollo de la inteligencia artificial y como su nombre lo indica, sirve para crear sistemas que pueden aprender por sí solos.
El Learning Machine y la Inteligencia Artificial
Es inevitable que relacionemos el concepto de la Inteligencia Artificial (IA) con el Machine Learning (ML).
Esto es así, porque el machine learning hace referencia a la capacidad de una máquina o software, que aprende mediante la adaptación de ciertos algoritmos de su programación, con respecto a la entrada de ciertos datos en su sistema.
El significado de machine learning, viene dado de tecnologías con que automatizamos una serie de operaciones. Esto tiene el propósito, de reducir lo más posible la necesidad que intervengan los seres humanos.
El Machine Learning es una gran ventaja, cuando sea necesario o se quiera controlar una cantidad de información muy grande, de una manera más efectiva.
Cuando las acciones de control de información generan resultados más eficientes y por ende favorables, donde estos procesos sean realizados de la manera más autónoma por el sistema, se dice que el aprendizaje es automático.
¿A que se denomina aprendizaje automático?
Manejamos el concepto de machine learning, como el aprendizaje que deriva de la capacidad de un sistema, para identificar una serie de patrones complejos; determinados por una gran cantidad de parámetros.
Esto quiere decir, que la máquina no aprende por sí misma, sino que un algoritmo de su programación se está modificando con la entrada constante de datos en la interfaz.
De este modo, puede predecir escenarios futuros y así puede tomar acciones de una manera automática, según ciertas condiciones.
¿Cómo funciona el Machine Learning?
En los procesos tradicionales de desarrollo de programas, el modo de conseguir que un sistema informático realizara una acción, generalmente era escribiendo un algoritmo que definiera el contexto y los detalles de cada acción.
No obstante, los algoritmos que se usan en el desarrollo del Machine Learning, realizan buena parte de estas acciones por su cuenta. Por lo que obtiene sus propios cálculos, según los datos que se recopilan en el sistema y mientras más datos se obtienen, mejores y más precisas serán las acciones resultantes.
Hasta cierto punto, las computadoras se programan a sí mismas usando sus propios algoritmos.
En este tipo de programación, todos los datos nuevos se convierten en un nuevo algoritmo y mientras procese más datos, mayor complejidad y efectividad de cálculo puede proporcionar el sistema informático.
Un sistema de aprendizaje automático o machine learning, radica en la construcción y adaptación de los árboles de decisiones, en base a los datos previamente conocidos por el sistema. Pero también hay que tomar en cuenta, que influye la aplicación de fórmulas heurísticas en los nodos que forman el árbol, para el que se elabora un sistema de inferencias.
Un sistema de Machine Learning, necesita contar con un volumen relevante de datos para poder proporcionar respuestas realmente válidas. El mínimo que se recomienda es de 6 entradas de datos reales para cada respuesta nueva diseñada y este proceso debe repetirse para cada variable, que conforman el método de trabajo del sistema.
¿Por qué es importante el machine learning?
Tal vez te estés preguntando, ¿por qué es importante el machine learning?
El machine learning es importante porque es un método de análisis de datos, que automatiza la construcción de modelos analíticos. Este proceso es una rama de la inteligencia artificial y se basa, en la idea de que los sistemas pueden aprender de datos, identificar patrones y tomar decisiones con una mínima intervención humana.
Evolución del machine learning
En los orígenes del machine learning, este se generó desde el reconocimiento de patrones y de teorías que indican, que las computadoras pueden aprender sin ser programadas para realizar tareas específicas.
Los investigadores y los desarrolladores que se han interesado en la inteligencia artificial, se han abocado en que las computadoras aprendan a partir de los datos que manejan.
El machine learning cuenta con un aspecto iterativo que es muy importante, porque a medida que los modelos son expuestos a nuevos datos, éstos pueden adaptarse de forma independiente.
La evolución del machine learning y la ciencia que estudia que los programas aprendan de cálculos previos, para producir decisiones y resultados confiables y repetibles, no es nueva, pero sin embargo ha cobrado un nuevo impulso.
Es un logro reciente, que muchos algoritmos de aprendizaje basados en máquina, tengan la posibilidad de aplicar automáticamente de manera reiterativa y cada vez más rápido, cálculos matemáticos complejos al big data.
Aquí te damos algunos ejemplos de aplicaciones de machine learning ampliamente publicadas, con los que quizá esté familiarizado:
Las ofertas de recomendación en línea como las de Netflix, Amazon o de algunas Apps educativas, son aplicaciones de machine learning que utilizamos para la vida diaria.
Los autos de conducción autónoma, son tal vez uno de los mejores ejemplos de cómo funciona el machine learning.
Por ejemplo, estos automóviles inteligentes aprenden nuevas vías a diario, ofreciendo al pasajero rutas más rápidas y con menos consumo eléctrico.
Además, estos vehículos aprenden sobre las preferencias del o de los tripulantes, como niveles de temperatura y hasta el tipo de música que prefieren, entre otras características; pudiendo hasta ofrecerle sugerencias para el viaje.
El machine learning combinado con las reglas de lingüística computacional, se aplican por ejemplo, para saber lo que los clientes opinan acerca de una página web o de un perfil en las redes sociales.
Fundamentos del machine learning
Como ya lo hemos visto, Machine Learning es una rama de la Inteligencia Artificial y tiene como objetivo, desarrollar métodos capaces de generalizar comportamientos y reconocer patrones a partir de la experiencia.
De tal modo, permite que las computadoras de cierta manera emulen la forma en que las personas piensan y aprenden, sin que hayan sido explícitamente programadas para ello.
Todo esto, implica que es posible producir modelos de manera rápida y automática, que puedan analizar datos más grandes y complejos; con el propósito de producir resultados más rápidos y precisos.
Incluso con escalas impresionantemente grandes de datos, es posible la construcción de modelos precisos.
Con la implementación del machine learning, las organizaciones tienen una mayor capacidad de identificar oportunidades rentables y de evitar posibles riesgos.
El aprendizaje basado en máquina se puede utilizar para lograr más altos niveles de eficiencia, en particular cuando se aplica a el Internet de las Cosas.
¿Quién utiliza el machine learning?
La mayoría de las industrias del mundo, trabajan con grandes cantidades de datos y reconocen el valor de la tecnología del machine learning.
Las industrias y las empresas que han comprendido que la implementación del machine learning, los ayuda a trabajar de una manera más eficiente y que esto a su vezles otorga una gran ventaja sobre sus competidores, los ha impulsado hacia el éxito.
Uso del machine learning en los servicios financieros
En su mayoría, los bancos y otras instituciones financieras vienen utilizan la tecnología del machine learning.
El uso del machine learning en los servicios financieros tiene dos fines principales, sin que uno sea más importante que el otro.
- Identificar insights o lo que es lo mismo, comprender las necesidades reales de los clientes es uno de los datos más importantes que se desean obtener.
- Prevenir el fraude.
Los insights identifican oportunidades de inversión y ayudan a los inversionistas, para la toma de decisiones en cuanto a saber cuándo vender o comprar.
La minería de datos también puede identificar clientes con perfiles de alto riesgo o utilizar la ciberseguridad para detectar y advertir sobre fraudes.
Los Gobiernos y el machine learning
Hay gobiernos que han implementado tecnologías de machine learning, en la seguridad y los servicios públicos.
Atención de la salud pública y privada
El machine learning se ha insertado eficientemente en la atención de la salud pública y privada, con la incorporación de dispositivos y sensores, que pueden usar datos para evaluar la salud de un paciente en tiempo real.
La tecnología del aprendizaje automatizado ayuda a los profesionales del área de la salud a analizar datos para identificar alertas, que puedan llevar a diagnósticos y tratamientos más efectivos.
Marketing y las ventas con tecnología machine learning
Muchas páginas web utilizan el machine learning, para analizar los historiales de compras y por medio de estos datos recopilados, promocionan artículos que podrían interesar a ese segmento de posibles clientes.
El marketing y las ventas con tecnología machine learning, tiene la capacidad de capturar datos, analizarlos y usarlos, con el fin de personalizar las experiencias de compra; lo que evidentemente sirve para implementar campañas de marketing.
Existen infinidades de áreas en donde la implementación de la tecnología machine learning, puede causar un impacto positivo de manera casi inmediata.
Existen tres tipos principales de machine learning o aprendizaje automático.
- Aprendizaje supervisado
El aprendizaje supervisado del machine learning, se basa en lo que se conoce como información de entrenamiento.
De una manera ofimática el sistema se entrena al proporcionarle cierta cantidad de datos, definiéndolos al detalle con etiquetas.
Por ejemplo, proporcionando al sistema imágenes de autos y motocicletas con etiquetas que los definen como tales.
Cuando son proporcionados la suficiente cantidad de esos datos, se pueden introducir nuevos datos sin necesidad de etiquetas, con un esquema de clasificación. en base a patrones distintos que ha venido registrando durante el entrenamiento.
En el aprendizaje supervisado, se utilizan distintos ejemplos a partir de los que se generalizan nuevos casos.
- Aprendizaje no supervisado
Este tipo de aprendizaje no usa valores verdaderos o etiquetas, ya que estos sistemas tienen como finalidad la comprensión y abstracción de patrones de información de manera directa.
- Aprendizaje por refuerzo
El aprendizaje por refuerzo, aprende a partir de la experiencia, por ejemplo, cuando un vehículo de funcionamiento autónomo toma una decisión errónea, es penalizado dentro de un sistema de registro de valores.
Por medio de ese sistema de premios y castigos, el vehículo desarrolla una forma más efectiva de realizar sus tareas. Esta es una técnica basada en la prueba y error y en el uso de funciones de premio que optimizan el comportamiento del sistema.
Esta es una de las maneras más interesantes de aprendizaje para sistemas de Inteligencia Artificial, ya que no requiere de la introducción de gran cantidad de información.
A continuación, dejamos algunas preguntas para ver que te ha quedado de esta valiosa información:
- ¿Qué quiere decir machine learning en español?
- ¿De dónde parten los sistemas de machine learning?
- ¿Por qué es importante el machine learning?
- ¿En qué áreas o sectores se puede implementar el machine learning?
- ¿En que usarías el machine learning?
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