Machine Learning

¿Te has preguntado alguna vez cómo Netflix sabe exactamente qué serie recomendarte? o ¿cómo tu móvil es capaz de reconocer tu cara para desbloquearse?

Detrás de cada una de estas acciones está el Machine Learning o ML por sus siglas. Vamos a explicarte qué es de una forma sencilla.

¿Qué es el Machine Learning o aprendizaje automático?

El machine learning, o aprendizaje automático, es una rama de la inteligencia artificial que permite a los sistemas informáticos aprender y mejorar en sus acciones a partir de la experiencia.

En lugar de seguir instrucciones paso a paso o haber sido programados, los algoritmos del machine learning utilizan datos para identificar patrones y hacer predicciones. Esto permite a los diferentes sistemas aprender de forma automática.

Para conseguirlo, es necesario exponer a los algoritmos a grandes cantidades de datos para que identifiquen patrones y tendencias, y a medida que el sistema procesa más información, su capacidad de decisión mejorará.

¿Para qué sirve el Machine Learning?

El machine learning permite a los sistemas resolver problemas complejos, tomar decisiones y hacer predicciones de forma más precisa que los enfoques tradicionales.

Por ello, el ML tiene aplicaciones muy variadas:

• Identificación de personas, objetos o texto en imágenes y vídeo.
• Recomendaciones personalizadas para cada usuario en función de sus gustos o comportamiento.
• Predicciones y análisis de datos. Es capaz de hacer pronósticos sobre ventas, tendencias del mercado o demanda.
• Automatización de tareas repetitivas y optimización de procesos.
• Asistentes virtuales como Siri o Alexa utilizan machine learning para entender nuestras peticiones y mejorar sus respuestas.

¿Cómo funciona el Machine Learning?

De forma simplificada, podemos decir que el proceso básico del machine learning se compone de tres etapas:

1. Recopilación de datos. Se necesitan grandes volúmenes de datos para entrenar a los modelos de inteligencia artificial y pueden provenir de diferentes fuentes.
2. Entrenamiento del modelo. Una vez recopilados los datos, se utiliza un algoritmo de aprendizaje automático para entrenar el modelo. A partir de los datos recopilados, el modelo empezará a identificar patrones.
3. Aplicación del modelo. Una vez entrenado, el modelo se puede aplicar a nuevos datos para hacer predicciones o tomar decisiones. Cuantos más datos procese, mejorará su rendimiento.

Tipos de aprendizaje automático

Dentro del machine learning, hay diferentes formas en las que los sistemas de IA y las máquinas pueden aprender:

• Aprendizaje supervisado. Los algoritmos aprenden a través de datos ya etiquetados. Es el más empleado para la clasificación y predicción de datos.
• Aprendizaje no supervisado. En este caso, los datos no están etiquetados. El algoritmo identifica patrones y se utiliza para descubrir estructuras ocultas en los datos.
• Aprendizaje por refuerzo. Este proceso de aprendizaje ocurre mediante ensayo y error, recibiendo recompensas o penalizaciones para maximizar su recompensa.

En función de la aplicación y los datos disponibles, se utilizará un tipo de aprendizaje u otro. Sin embargo, es muy común combinarlos para obtener mejores resultados.

Algoritmos principales del ML

Ahora que conocemos los tipos de aprendizaje automático, dentro de cada tipo encontramos diferentes algoritmos. Algunos de los más comunes son:

• Regresión lineal. Utilizada para predecir valores numéricos, como la previsión de ventas o la demanda.
• Clasificación binaria. Clasifica el dato de entrada dentro de una de las dos categorías.
• Redes neuronales. Inspiradas en el cerebro, modelan relaciones complejas entre datos de entrada y salida mediante capas de nodos conectados.
• K-Nearest Neighbors (KNN). Clasifica los datos en función de su similitud con datos conocidos.
• Naive Bayes. Basado en probabilidades, es muy empleado en la clasificación de texto.
• Clustering o agrupamiento. A través de aprendizaje no supervisado, clasifica datos según los patrones que identifica.

Aplicaciones y casos de uso del Machine Learning

El machine learning está presente en muchos sectores y forma parte de nuestra vida cotidiana. Es fundamental para impulsar la innovación y mejorar la eficiencia en diversos ámbitos, entre los que destacan:

• Banca y finanzas. Detecta fraudes, evalúa riesgos de crédito y recomienda inversiones.
• Comercio electrónico. Empresas como Amazon utilizan ML para ofrecerte recomendaciones basadas en tus compras o búsquedas anteriores.
• Salud y medicina. Fundamental en el diagnóstico de imágenes y en la investigación farmacéutica.
• Automoción. Coches como los de Tesla usan ML para aprender a conducir de forma autónoma.
• Entretenimiento. Plataformas de streaming, como Netflix, recomiendan contenido en función de tus gustos. Descubre nuestras tarifas de fibra, móvil y Netflix.
• Agricultura y medio ambiente. Optimiza recursos naturales y predice fenómenos meteorológicos.

Estos son solo algunos ejemplos, pero como puedes ver, el aprendizaje automático está presente en casi todos los sectores, permitiendo tomar mejores decisiones en menor tiempo.

La diferencia entre el Machine Learning y el Deep Learning

Son dos términos estrechamente relacionados, pero tienen diferencias importantes.

El machine learning utiliza datos ya existentes para aprender y tomar decisiones basadas en ellos.

Por otro lado, el deep learning es un subconjunto avanzado del machine learning. Emplea redes neuronales que extraen patrones complejos a partir de datos no estructurados, como imágenes y videos, mientras que el ML trabaja principalmente con datos estructurados.

Otra diferencia es la cantidad de datos: el deep learning requiere grandes volúmenes de datos y más recursos.

Ambos conceptos son complementarios y se utilizan de forma conjunta en modelos de IA avanzados.

Desafíos y consideraciones éticas del Machine Learning

Aunque el machine learning ofrece muchas ventajas, también plantea desafíos y consideraciones éticas:

• Privacidad y seguridad de los datos. El ML requiere muchos datos, lo que plantea riesgos si no se gestiona adecuadamente.
• Implicaciones sociales y laborales. La automatización puede afectar el empleo, especialmente en trabajos menos cualificados.
• Responsabilidad en las decisiones. Es importante definir responsabilidades cuando la IA toma decisiones de gran impacto.
• Principios éticos y valores. El desarrollo del ML debe alinearse con los principios éticos y valores humanos.

Es crucial que existan políticas y regulaciones para asegurar un uso responsable y seguro del ML.

El futuro del aprendizaje automático

El machine learning evoluciona rápidamente y su impacto seguirá creciendo en los próximos años.

Se esperan modelos de IA cada vez más avanzados capaces de resolver problemas complejos y mejorar sus aplicaciones en diferentes disciplinas. Un ejemplo es el edge computing, que permitirá procesar datos en el borde sin enviarlos a la nube, ahorrando tiempo y recursos.

Una de las claves del futuro del machine learning será su democratización y accesibilidad, impulsando su integración en todos los aspectos de la vida cotidiana.

Todo esto, siempre teniendo en cuenta la seguridad y privacidad de los usuarios, hace que el machine learning se perfile como una tecnología clave para el futuro.