En los últimos años el machine learning se ha erigido como una disciplina fascinante y que está generando grandes impactos en la tecnología. No solo ha transformado cómo interactuamos con nuestros dispositivos sino que también está influyendo en la toma de decisiones críticas en muchas empresas.
En este artículo te explicamos qué es el machine learning, los diferentes tipos de machine learning que existen, además de ejemplos y aplicaciones reales. Si te interesa aprender machine learning, este artículo es para ti.
¿Qué es el machine learning?
El machine learning, o aprendizaje automático, es una rama de la inteligencia artificial (IA) basada en el desarrollo de algoritmos que pueden procesar grandes volúmenes de información, identificar patrones y tomar decisiones basadas en ellos.
Esta tecnología dota a las máquinas de la capacidad de aprender datos y mejorar sus predicciones o decisiones sin estar explícitamente programadas para ello.
El concepto no es nuevo, ya que sus raíces se remontan a la mitad del siglo XX cuando Alan Turing “diseñó tanto los procesos como las máquinas capaces de efectuar cálculos combinatorios mucho más rápidamente que cualquier ser humano” (Fernández, Tomás y Tamaro, Elena. “Biografía de Alan Turing”. Barcelona, España, 2004)
Desde entonces, el campo ha experimentado un crecimiento exponencial, impulsado por avances en la capacidad de cómputo y la disponibilidad de grandes conjuntos de datos (Big Data).
¿Cómo se diferencia el machine learning de la IA?
La IA engloba el desarrollo de sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el reconocimiento de voz o la toma de decisiones. En cambio, el machine learning es una subdisciplina de la IA que se enfoca específicamente en el aprendizaje automático a partir de datos.
En resumen, mientras que la IA busca crear máquinas inteligentes en general, el machine learning se centra en la capacidad de estas máquinas para aprender y adaptarse.
¿Cómo se diferencia el machine learning del deep learning?
El deep learning o aprendizaje profundo es una técnica de machine learning que intenta imitar el funcionamiento del cerebro humano a través de redes neuronales artificiales.
Mientras que el machine learning puede requerir intervención humana para identificar características relevantes en los datos, el deep learning aprende estas características por sí solo, procesando datos a través de capas de complejidad creciente.
Cómo funciona el machine learning
El aprendizaje automático o machine learning comienza con los datos (observaciones del mundo real) como números, palabras, imágenes, clics, etc.
Los datos pueden ser estructurados (como tablas en una base de datos) o no estructurados (como texto libre o imágenes) y se dividen en dos conjuntos: datos de entrenamiento y datos de prueba.
Los algoritmos de machine learning utilizan el conjunto de entrenamiento para aprender y hacer predicciones. Este aprendizaje implica ajustar los parámetros del algoritmo hasta que su rendimiento en los datos de entrenamiento alcance un nivel óptimo.
Luego, el conjunto de prueba se utiliza para evaluar la precisión de las predicciones del algoritmo, proporcionando una medida de cómo se desempeñará en datos no vistos anteriormente.
Quizás uno de los pasos más importantes en este proceso sea la preparación de los datos, que debe incluir su limpieza (eliminar o corregir datos erróneos o irrelevantes), selección de las características relevantes que el algoritmo deberá aprender y, en algunos casos, transformación de los mismos para mejorar el rendimiento del algoritmo.
El machine learning es un proceso iterativo y suele requerir de ajustes constantes para mejorar la precisión de las predicciones. Lo cual hace que, además de que las máquinas no aprenderán a realizar tareas específicas, podrán revelar insights inesperados y abrir nuevas posibilidades para la innovación y la eficiencia en cada análisis.
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Tipos de algoritmos y modelos de machine learning
Los algoritmos de machine learning se clasifican generalmente según la manera en que aprenden en tres tipos de aprendizajes:
Aprendizaje supervisado
Los algoritmos se entrenan usando un conjunto de datos etiquetados (cada dato de entrenamiento está asociado con su respuesta correcta), Estos modelos incluyen la clasificación (el algoritmo predice una etiqueta de categoría) y la regresión (predice un valor numérico continuo).
Aprendizaje no supervisado
Estos algoritmos utilizan datos que no están etiquetados donde intenta identificar patrones, agrupaciones o correlaciones en los datos, sin referencia a resultados conocidos. Estos modelos incluyen el clustering (agrupamiento) y la reducción de dimensionalidad.
Aprendizaje por refuerzo
Aquí un agente aprende a tomar decisiones mediante la realización de ciertas acciones en un entorno para alcanzar un objetivo y recibe recompensas o penalizaciones basadas en las acciones que realiza. De esta forma aprende cuál es la mejor estrategia o política para lograr su objetivo, modelo común en sistemas de recomendación, juegos y en la navegación de robots.
Ejemplos de machine learning
El machine learning está en todas partes, desde recomendaciones de productos hasta la predicción del tiempo, y no solo está transformando negocios y sectores sino también mejorando vida cotidiana.
Industria y fabricación inteligente
Las fábricas inteligentes utilizan el machine learning para predecir fallos en la maquinaria antes de que ocurran, optimizando el mantenimiento y minimizando el tiempo de inactividad.
Los algoritmos analizan datos de los sensores en tiempo real y aprenden de historiales de fallos para identificar señales tempranas de problemas potenciales.
Ejemplo: Laboratorio de biomecánicas de SEAT para optimizar las cadenas de fabricación
Salud y biotecnología
El machine learning está revolucionando el diagnóstico médico, permitiendo detectar enfermedades como el cáncer con mayor precisión y en etapas más tempranas. Algoritmos entrenados con miles de imágenes médicas pueden identificar patrones que el ojo humano podría pasar por alto.
Ejemplo: Child Growth Monitor, app para medir el crecimiento infantil
En el sector financiero
Los bancos y las instituciones financieras emplean machine learning para detectar actividades fraudulentas y para el análisis de riesgos crediticios, entre otros. Al aprender de transacciones históricas, estos sistemas pueden identificar comportamientos sospechosos y alertar a los equipos de seguridad en tiempo real.
Ejemplo: BBVA ya está trabajando en varias soluciones con IA y machine learning para 2024
En el comercio y marketing
El machine learning personaliza la experiencia de compra (y no solo en el electrónico), recomendando productos basados en el historial de navegación online y compras del usuario.
Ejemplo: Market Basket Analysis en una cadena de supermercados
En la ciberseguridad
Para combatir las amenazas cibernéticas, que evolucionan constantemente, se utilizan sistemas basados en inteligencia artificial capaces de adaptarse y detectar nuevos tipos de ataques.
Estos sistemas aprenden patrones de tráfico de red e identifican actividades anómalas que podrían indicar una brecha de seguridad, entre otros.
Ejemplo: IBM Security Solutions
Futuro y proyección del machine learning
La sinergia entre el machine learning y otras tecnologías como el Internet de las Cosas (IoT), la realidad aumentada (AR), la realidad virtual (VR) o la blockchain está sentando las bases de transformaciones muy profundas en múltiples sectores.
Esta intersección promete sistemas más inteligentes y autónomos, capaces de operar con una eficiencia y una seguridad mejoradas, al tiempo que ofrecen experiencias más ricas y personalizadas a los usuarios.
En este contexto, el futuro del machine learning se perfila como un camino hacia la creación de soluciones que no solo transforman la forma en que interactuamos con el mundo digital y físico, sino que también abordan de manera efectiva los desafíos globales, beneficiando a toda la humanidad.
El machine learning se erige como una de las fuerzas más transformadoras en el panorama tecnológico actual, impulsando avances en prácticamente todos los sectores imaginables. Por lo tanto, aquellos que dominen estas tecnologías se asegurarán un futuro profesional bastante prometedor, así que si después de leer este artículo tú también quieres sumarte, contáctanos y aprende machine learning junto a los mejores.
