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¿Qué es el Machine Learning y cómo funciona?

Mario López | 27 de enero de 2021
Tabla de contenido:

Ya hemos hablado en algún post anterior del machine learning o aprendizaje automático. Gracias al big data, entre otros factores, el machine learning es una realidad hoy en día y podemos beneficiarnos de sus propiedades en infinidad de aplicaciones empresariales.

Veamos hoy en qué consiste, para qué sirve, cómo funciona y los tipos de machine learning que existen, así como ejemplos de aplicación real.

¿Qué es machine learning?

El machine learning o aprendizaje automático se trata de una disciplina, dentro de la inteligencia artificial, por el cual los sistemas o “máquinas” aprenden de manera automática una tarea concreta, gracias al análisis de diferentes patrones en millones de datos. Es decir, usando el big data, aprende un algoritmo que revisa esos datos y puede hacer predicciones futuras. Entonces, ¿sabemos qué es el big data?

El machine learning, al ir desarrollando este aprendizaje basado en algoritmos y datos, mejorará su conocimiento de forma autónoma con el paso del tiempo.

En la actualidad existen multitud de softwares y herramientas que podemos utilizar para aplicar el machine learning. Un ejemplo es UiPath, un software de RPA, del que ya hemos hablado en el blog. Incentro es partner de UiPath. Otro ejemplo es Google Cloud Platform, del cual también somos partners.

¿Para qué sirve el machine learning?

El machine learning o aprendizaje automático sirve para predecir, sobre todo a nivel empresarial, futuras acciones que realizarán, por ejemplo, los clientes de la misma y de esta forma conocerles mejor y poder ofrecerles los servicios más personalizados posibles. Pero tiene aplicaciones en medicina, fabricación, automoción… Más adelante veremos ejemplos concretos. En definitiva, el machine learning se trata de una aplicación de la inteligencia artificial que ayuda a las empresas a trabajar mejor optimizando tareas y mejorando la productividad empresarial, entre otras cosas.

¿Cómo funciona el machine learning?

Como hemos señalado, el aprendizaje automático utiliza algoritmos para leer los datos y aprender sobre ellos. Esto es algo muy avanzado puesto que, en la informática tradicional, para que un sistema o herramienta haga algo hay que escribir el algoritmo definiendo el contexto y qué debe hacer en cada momento. Es decir, decirle básicamente lo que tiene que hacer.

Sin embargo, en el machine learning, utilizando Python, los algoritmos utilizados realizan estas tareas por su cuenta. Gracias al big data, realizarán los diferentes cálculos para los que fueron programados y, de hecho, cuantos más datos reciban, mejores cálculos harán y más precisa será la información posterior.

Es decir, estas máquinas se programan a sí mismas, hasta cierto punto, y todos los datos que reciban se irán almacenando para que su conocimiento sea cada vez mayor. Estos datos se almacenan en forma de redes neuronales o nodos que forman “árboles”,y de esta manera elaborará un sistema de inferencias.

Tipos de aprendizaje automático

Existen muchos tipos de formas de aprendizaje automático, veamos en qué consiste cada una y en qué se diferencian:

Aprendizaje supervisado

Este aprendizaje consistirá en que le aportamos a la máquina una información de “entrenamiento”. Es decir, primero le daremos datos etiquetados de tal forma que pueda aprender sobre ellos y, una vez tenga suficiente información, la máquina podrá seguir trabajando de forma autónoma.

Aprendizaje no supervisado

Aquí estamos ante un patrón de aprendizaje por el cual únicamente tendrá unas entradas de información sin etiquetar y la propia máquina deberá ser capaz de etiquetarlas y entender su funcionamiento.

Aprendizaje semi supervisado

Este tipo machine learning se trata de una combinación de los dos anteriores, mezclando algoritmos de ambos tipos, datos etiquetados y no etiquetados.

Aprendizaje por refuerzo

Aquí estaremos ante un algoritmo que aprenderá aplicando la lógica de ensayo-error, observando el mundo que le rodea. Es decir, este aprendizaje será penalizado o premiado según realice las tareas de forma correcta o errónea. Se trata de una de las formas de aprendizaje más interesantes en la inteligencia artificial, puesto que no requiere la introducción de muchos datos previos para que empiece a trabajar.

Transducción

Este tipo de aprendizaje automático es similar al aprendizaje supervisado. La diferencia entre ambos es que este no construye funciones de manera explícita, sino que tratará de predecir ejemplos futuros basándose en la información que ya dispone y la que vaya consiguiendo.

Aprendizaje multi-tareas

Aquí estamos ante una forma de aprendizaje automáticos que, con los conocimientos aprendidos previamente, se enfrente a problemas similares.

Ejemplos donde se aplica machine learning

En la actualidad, el machine learning tiene multitud de aplicaciones tanto empresariales como para nuestra vida cotidiana, que quizá ni siquiera conozcas.

  • Coches inteligentes: Google lanzó su coche pilotado por inteligencia artificial y aunque nos pareciese más cercano a la ciencia ficción que a la realidad, gracias al machine learning es algo que será más que normal para dentro de escasos años.
  • Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN): ¿Y esto qué es? ¿Te suenan Alexa o Siri? Efectivamente, hablamos de inteligencia artificial conversacional. Los asistentes virtuales por voz también están basados en el machine learning y son capaces de reconocer la voz de su usuario principal, sentimientos y entonaciones, entre otras cosas.
  • Búsquedas y recomendaciones: La IA ofrece una gran ventaja competitiva para quién aplique el machine learning en su web, tienda online o herramienta. Gracias al aprendizaje automático podemos predecir, por ejemplo, el comportamiento de un determinado usuario en nuestra web y ofrecerle los mejores resultados de búsqueda para que tenga una experiencia de usuario excepcional. Un ejemplo es el módulo de Bloomreach que reconoce, cuando tu entras a una tienda online tu sexo, edad e intereses y al escribir lo mismo en el buscador, te ofrecerá diferentes resultados que a otro usuario.
  • Redes sociales: Las redes sociales utilizan el machine learning para detectar spam, fakenews, pornografía o cualquier otro tipo de contenido no permitido en las redes sociales, incluso en las retransmisiones en directo. Otro ejemplo, serían los chats automatizados, lo qué es un bot, que aplica la inteligencia artificial.
  • Medicina: El MIT ha conseguido aplicar el aprendizaje automático para detectar en un estado temprano de la enfermedad algunos cánceres, neumonías o enfermedades de la retina.

En definitiva, el machine learning permite automatizar tareas hasta tal punto que la IA aplicada será mucho más eficiente que un humano, llegando a puntos a los que el propio humano no puede llegar.

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Mario López

Mario López es consultant en Incentro España

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