¿Qué es Machine Learning? Tipos y ejemplos

Machine Learning, significa Aprendizaje automático, y es una rema de la Inteligencia Artificial (IA) centrada en la creación de aplicaciones que aprenden de los datos y mejoran su precisión con el tiempo en forma automática. Los sistemas aprenden sin haber sido programados. Se trata de un sistema capaz de identificar patrones entre los datos para hacer predicciones. Esta tecnología está presente en un sinfín de aplicaciones como las recomendaciones de Netflix o Spotify, las respuestas inteligentes de Gmail o el habla de Siri y Alexa.
Por ejemplo, un algoritmo es una secuencia de pasos hacia un procedimiento estadístico.
En Machine Learning o aprendizaje automático, los algoritmos están ‘entrenados’ para encontrar patrones y características en cantidades masivas de datos con el fin de tomar decisiones y predicciones basadas en datos nuevos. Cuanto mejor sea el algoritmo, más precisas serán las decisiones y predicciones a medida que procesa más datos.
La estadística, es la base fundamental del aprendizaje automático, puesto que genera una serie de algoritmos capaces de analizar grandes cantidades de datos para deducir cuál es el resultado más óptimo.

¿Qué es Machine Learning? Tipos y ejemplos

Tipos de machine learning

  • El ‘aprendizaje por refuerzo’ se produce cuando una máquina aprende por medio de prueba y error hasta alcanzar la mejor manera de completar una tarea dada. Por ejemplo, Microsoft utiliza esta técnica en entornos de juego como Minecraft para ver cómo los ‘agentes de software’ mejoran su trabajo. A través de ella el sistema aprende a modificar su conducta a base de “recompensas” para que resuelva la tarea asignada, sin programarlo específicamente para que lo realice de una forma determinada.
  • ‘Aprendizaje supervisado’, se produce cuando se entrena a las máquinas con datos etiquetados. Por ejemplo, fotos con descripciones de los elementos que aparecen en ellas. El algoritmo que utiliza la máquina es capaz de seleccionar esas etiquetas en otras bases de datos. Así, si se ha etiquetado un grupo de imágenes en las que se muestran perros, la máquina puede identificar imágenes similares.
  • Finalmente, en el caso del ‘aprendizaje no supervisado’, las máquinas no identifican patrones en bases de datos etiquetadas, sino que buscan similitudes. En este caso, los algoritmos no están programados para detectar un tipo específico de datos, como ocurría con las imágenes de perros, sino que buscan ejemplos que se parezcan y puedan agrupar. Es lo que ocurre, por ejemplo, en el caso del reconocimiento facial, en el que el algoritmo no busca unos rasgos concretos, sino una serie de patrones comunes que le ‘dicen’ que se trata del mismo rostro.

A diferencia de otras técnicas utilizadas anteriormente, el machine learning, tiene la capacidad para adaptarse a los cambios en los datos a medida que van entrando en el sistema.

Ejemplos de machine learning en la actualidad

Hoy en día, nos rodean numerosos ejemplos de machine learning. Los sitios web recomiendan productos, películas y canciones en función de lo que compramos, vimos o escuchamos antes. Los robots aspiran nuestros pisos mientras hacemos., algo mejor con nuestro tiempo. Los detectores de spam evitan que los correos electrónicos no deseados lleguen a nuestras bandejas de entrada. Los sistemas de análisis de imágenes médicas ayudan a los médicos a detectar tumores que podrían haber pasado por alto. Y los primeros coches autónomos están saliendo a la carretera.

Usos y aplicaciones del machine learning

El machine learning se ha convertido en una tecnología qie puede aplicarse a múltiples sectores y campos de trabajo. De hecho, este aprendizaje automático es uno de los componentes clave de la digitalización. Hoy en día, son numerosas las aplicaciones del Machine Learning, así como las soluciones que aporta a distintos ámbitos profesionales:

Análisis del comportamiento del consumidor. En marketing, el Machine Learning es una tecnología potencial para conocer mejor a los clientes y adaptar las estrategias a sus necesidades. Por ende, es una forma de incrementar las ventas y de recuperar clientes en campañas de remarketing.
Vehículos autónomos. Se utiliza el Machine Learning para fabricar coches autónomos que sean capaces de mantenerse en el carril sin movilizar el volante y de acomodar las prestaciones de forma automática acorde a las necesidades del conductor.
Genética. Gracias a la inteligencia artificial y el Matching Learning, se pueden detectar mutaciones genéticas que inciden en el sistema inmunitario y, con ello, detectar posibles desarrollos de enfermedades.
Detección de softwares maliciosos. El Machine Learning sirve para potenciar la utilidad de los antivirus, prevenir amenazas y reforzar la ciberseguridad de los datos.
Reconocimiento de voz y procesamiento del lenguaje natural. Como ya sabrás, Siri o Alexa son algunos de los asistentes que saben responder y atender a todas nuestras peticiones por su capacidad de aprendizaje automático.
Detección del rostro. Los algoritmos del Machine Learning dotan a los dispositivos de la capacidad de identificar el rostro con una imagen. Una funcionalidad que ya es habitual en nuestros smartphones.
Generación de contenidos. Uno de los ejemplos más populares es el Chat GPT, entre otros sistemas de inteligencia artificial basados en el aprendizaje automático para realizar tareas relacionadas con la creación de contenidos, el lenguaje y la traducción de textos.
Sugerencias de contenidos personalizados. Plataformas como Netflix o Spotify se sirven del aprendizaje automático para responder a las necesidades de los usuarios haciéndoles recomendaciones cada vez más personalizadas. Como también sucede en las redes sociales.

Referencias:

IBM – Machine Learning

APD. Qué es el machine learning

Dejá un comentario