Asistentes que traducen de un idioma a otro de forma instantánea, coches que se conducen solos, sugerencias de compra personalizadas, algoritmos que predicen propiedades moleculares para crear nuevos medicamentos, etc. Todo esto es posible gracias a la Inteligencia Artificial y específicamente al Machine Learning o aprendizaje automático.

Esta tecnología está presente en una amplia variedad de campos como las comunicaciones, el transporte, la robótica, la asistencia sanitaria, la industria militar, entre otros tantos. La base del machine learning está en el hecho de que los ordenadores son capaces de ‘aprender por sí mismos’ como el ser humano, aunque hay que tener claro que las máquinas solo lo hacen a través de algoritmos que introduce el humano, así que su aprendizaje no es independiente.

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Qué es Machine Learning

El Machine Learning es una tecnología basada en la inteligencia artificial. Se trata de una herramienta en la que los sistemas pueden aprender por sí solos para reducir la intervención de los humanos en ciertas tareas. El aprendizaje en este contexto no tiene la misma connotación que en los humanos, sino que está relacionado con la identificación de patrones complejos en millones de datos.

Las máquinas, basándose en algoritmos, son capaces de analizar extensas bases de datos para predecir patrones de comportamiento. Estos progresivamente son utilizados para identificar las posibles tendencias de cada una de las variables involucradas en el análisis de la información.

Cómo funciona el Machine Learning

Los sistemas de Machine Learning funcionan como una red neuronal con nodos y ramificaciones que van desglosando la información suministrada y ordenándola de una manera específica. De esta forma, la herramienta puede generar automáticamente algoritmos que le sirven para analizar todo el conjunto de datos, identificando patrones complejos para proporcionar respuestas lógicas acerca de comportamientos futuros.

Mientras más datos y parámetros sean suministrados a la plataforma, más específicos serán los resultados obtenidos por el sistema automatizado. Estos servirán para tomar acciones efectivas para solucionar un asunto en específico.

3 tipos diferentes de algoritmos de Machine Learning

Existen tres tipos diferentes de algoritmos utilizados por el aprendizaje automático para predecir comportamientos y tendencias. Estos son el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje por refuerzo.

A continuación, se menciona como funciona cada uno de ellos.

1. Aprendizaje supervisado

En este tipo de algoritmos es necesario introducir al sistema cierta cantidad de datos con información específica acerca de cada una de las variables (variables dependientes). De esta manera el software podrá relacionar parámetros que identifiquen la variable a través de la descripción suministrada (variables independientes). Todo el conjunto de datos base que se le proporcionó al sistema servirá como un aprendizaje para que el programa analice cualquier información nueva y la relacione con la que ya fue registrada en su memoria.

Por ejemplo, para que un ordenador pueda distinguir entre un perro o un gato, los usuarios deben etiquetar cada uno de los animales agregando características que sirvan para establecer las diferencias de uno con el otro. Una vez que se haya cargado la información suficiente que permita identificar al animal, el sistema aplicará el aprendizaje automático para que en el futuro los clasifique sin la necesidad de agregar más información.

Al proceso de capacitación o aprendizaje supervisado se debe agregar todo tipo de información relevante y detallada que pueda ser utilizada por el sistema para clasificar las variables de manera automática y con un alto nivel de precisión. Como ejemplos de métodos de aprendizaje supervisado para el análisis de datos se pueden mencionar el árbol de decisión, la regresión, el bosque aleatorio, la regresión logística, entre otros.

2. Aprendizaje no supervisado

A diferencia del aprendizaje supervisado, los algoritmos para el aprendizaje no supervisado no cuentan con etiquetas o descripciones detalladas proporcionadas por el usuario para programar el algoritmo que clasifica las variables. En cambio, se introducen una gran cantidad de datos y parámetros que el sistema analiza y relaciona a través de similitudes o patrones que le sirvan para clasificar las variables y arrojar resultados.

Este método se basa en el agrupamiento automático por abstracción de parámetros similares que sirven para ordenar los datos y analizarlos por separado. El algoritmo no supervisado funciona de manera muy similar a la forma en cómo los humanos procesamos la información. Este método es un ejemplo claro del funcionamiento de los software o programas para el reconocimiento facial.

3. Aprendizaje por refuerzo

El funcionamiento del algoritmo por refuerzo se basa en el aprendizaje a través del ensayo y el error. En este método el sistema está expuesto a un conjunto de escenarios en donde debe tomar decisiones de manera autónoma que lo conducen a un acierto o a un error. En el caso de decisiones acertadas, se compensa o premia dicho éxito y en el caso de un error se penaliza para que se identifiquen las fallas.

De esta manera se induce a un aprendizaje por refuerzo basado en la experiencia que hace que las acciones o respuestas automáticas del sistema sean cada vez más acertadas. Como ejemplo de este tipo de aprendizaje se destaca la conducción de vehículos automáticos y los procesos para la toma de decisiones.

Para qué sirve Machine Learning

Cada uno de los métodos de aprendizaje automático pueden ser aprovechados para obtener múltiples beneficios no solo a nivel empresarial, sino también en el ámbito científico en donde el análisis de millones de datos es vital. Con este tipo de sistemas las posibilidades son infinitas siempre y cuando existan datos suficientes para poder darle solución a diferentes problemas de la manera óptima.

Con Machine Learning actividades como la traducción automática de textos, la publicidad, la sugerencia de vídeos y series para servicios de streaming en base a la similitud de acciones de búsqueda de los usuarios, los pronósticos del clima y muchas otras actividades cotidianas se hacen más sencillas y precisas.

En el ámbito de los negocios, el uso de una herramienta tan poderosa como la Inteligencia Artificial puede resultar muy beneficioso para mejorar la productividad, predecir las tendencias en cuanto a oferta y demanda, detectar fraudes o incluso identificar oportunidades de inversión rentables. Todo esto y más puede hacerse a través del análisis de datos nuevos e históricos en cuestión de segundos y dan paso a que el aprendizaje automático permita tomar decisiones cada vez más acertadas.

Los beneficios que trae consigo el análisis masivo y selectivo de datos complejos empleando los algoritmos del aprendizaje automáticos son aplicables a prácticamente cualquier ámbito. Por ello es una tecnología cada vez más usada.

¿Qué se puede hacer con Machine Learning? Aplicaciones prácticas

Hoy en día la mayoría de los servidores cuentan con herramientas como el Machine Learning, que son aprovechados por los usuarios sin que estos se den cuenta. Se pueden destacar una gran cantidad de aplicaciones prácticas como las siguientes:

Recomendaciones

Muchas plataformas online como Spotify, Netflix o YouTube muestran a los usuarios sugerencias o tendencias de vídeos, películas o canciones llevando a cabo un análisis automático de acuerdo al historial de búsquedas y reproducciones. De acuerdo a los patrones de comportamiento de cada usuario, la plataforma hace recomendaciones que muy probablemente sean de su agrado.

Redes sociales

Las redes sociales como Facebook utilizan algoritmos de Machine Learning para detectar las llamadas ‘fake news’ (noticias falsas) o contenido indebido para realizar un bloqueo automático. Twitter utiliza algoritmos similares para la detección de spam para poder reducir este tipo de contenido.

Por otro lado, la publicidad sobre compras online que aparece en Instagram también se basa en el aprendizaje automático para poder mostrar a los usuarios productos o contenido asociado a sus búsquedas recientes y patrones repetitivos.

Búsqueda

Los motores de búsqueda como Google hacen uso del Machine Learning para analizar el registro de datos de los usuarios empleando el texto predictivo para optimizar la búsqueda y ofrecer resultados de manera más sencilla y rápida.

Vehículos automáticos

Poco a poco la tendencia de los vehículos inteligentes que se conducen por sí solos sin la necesidad de un piloto toma más auge. Los algoritmos de estos mecanismos de inteligencia artificial se basan en el aprendizaje por refuerzo para reconocer errores, prevenir accidentes y darle autonomía al vehículo para que la conducción sea cada vez más precisa.

Ciberseguridad

Los antivirus utilizados en la actualidad y los programas de detección de malware cuentan con sistemas de aprendizaje automático para poder encontrar anomalías con mayor rapidez, potenciar el nivel de escaneo y mejorar el servicio.

Procesamiento del lenguaje natural

Los asistentes virtuales como Siri de Apple o Alexa de Amazon emplean sistemas para aprender y comprender el lenguaje humano y así identificar palabras, reconocer la voz, realizar búsquedas, traducir instantáneamente y comunicarse.

Medicina

En el ámbito de la salud se aplica cada día con más eficiencia el uso de herramientas como Machine Learning para identificar síntomas y hacer diagnósticos de enfermedades. Esto representa una ventaja inigualable, ya que la detección con antelación de ciertas enfermedades reduce riesgos críticos y da paso a tratamientos oportunos.

Big Data y Machine Learning aplicado a la empresa

En el sector empresarial donde se maneja una enorme cantidad de datos y registros de finanzas, acciones, clientes y servicios que no pueden ser procesados rápidamente por el humano, se hace necesario valerse de herramientas como Machine Learning en conjunto con el Big Data.

Gracias a este tipo de tecnologías se consiguen soluciones precisas que optimizan el rendimiento de los negocios. Como ejemplos de algunas aplicaciones relevantes del Machine Learning y macrodatos en las empresas se pueden destacar:

  • Selección de clientes potenciales basándose en su comportamiento.
  • Optimización del tiempo.
  • Manejo oportuno de la publicidad en redes sociales.
  • Detección de fraudes para potenciar la seguridad de la empresa.
  • Análisis de los consumidores y compradores.
  • Manejo de inventario.
  • Atención al cliente por medio de voz y texto por medio asistentes virtuales.

Diferencias entre Machine Learning y Deep Learning

Cuando se habla de Machine Learning (aprendizaje automático) aparece otro término similar que suele confundirse con el anterior: el Deep Learning (aprendizaje profundo). Estas tecnologías son los pilares fundamentales de la Inteligencia Artificial y sin ellas esta no sería posible el fenómeno transformador que es hoy en día.

Tanto el Machine Learning como el Deep Learning permiten que las máquinas piensen como seres humanos. Sin embargo, debes saber que no son iguales, aunque ciertamente tienen relación la una con la otra. Y es que de forma general se puede decir que el Deep Learning es una vertiente del Machine Learning.

Ambas tecnologías hacen referencia a sistemas que son capaces de aprender de forma autónoma. Pero la principal diferencia entre ellos es el método de aprendizaje, ya que el Deep Learning tiene un proceso más complejo, sofisticado y con mayor autonomía. Lo que significa que, una vez programado el sistema, el ser humano interviene de forma mínima comparado con el Machine Learning.

Para tener una mejor idea de las diferencias entre ambos sistemas te contamos algunas características clave de cada uno:

  • El Machine Learning surgió en los años 80 y fue la primera forma conocida de poner en práctica el concepto de Inteligencia Artificial. El Deep Learning es de creación más reciente. Surgió en 2010 con la llegada de ordenadores poderosos y con el aumento de los datos y su accesibilidad.
  • El Machine Learning es una ciencia que permite que los ordenadores puedan realizar acciones sin necesidad de ser programados para esas tareas específicas. El Deep Learning es un tipo de algoritmo de alto nivel de machine learning mucho más sofisticado, construido a partir del principio de las redes neuronales del cerebro humano.
  • El funcionamiento del Machine Learning se basa en algoritmos que pueden ser abastecidos con datos para posteriormente aprender por cuenta propia. De esta manera es capaz de realizar predicciones y orientar decisiones a partir de modelos. En cambio, el funcionamiento del Deep Learning es más avanzado dado que puede soportar y trabajar con Big Data. Además, puede funcionar como una mente propia por medio de la superposición de capas no lineales de procesamiento de datos.

De forma resumida, puede decirse que en el machine learning el aprendizaje requiere de una guía en cada una de las fases del proceso. Así, a través de la práctica, el sistema puede identificar de forma automática lo que se quiere. En el Deep Learning, la máquina puede aprender por sí sola con cada input de información que recibe. Y si en algún momento se utiliza un dato equivocado, esta aprende del error y utiliza otro dato para aproximarse al resultado correcto. Lo mejor de todo es que cada vez lo hace de manera más rápida y fiable.

Cómo aprender Machine Learning

Una de las preguntas que muchas personas se hacen en estos días es cómo empezar con Machine Learning. ¿Me vale buscar un curso online? Para aprender a implementar esta tecnología necesitas tener ciertos conocimientos previos en diversas áreas. Por ello, si te interesa esta área de la Inteligencia Artificial, te recomendamos empezar considerando varios aspectos. Estos pasos te ayudarán a centrarte.

1. Entender los conocimientos básicos

Antes de comenzar a aprender sobre esta tecnología debes poner en orden los conocimientos básicos que tienes sobre ella. Quiźa sabes de forma general qué es el Machine Learning, cómo funciona y cuáles son sus utilidades, pero debes tenerlo bien claro para que no haya confusiones una vez que empieces a utilizarlo.

2. Aprender sobre estadísticas y álgebra lineal

Tanto las estadísticas como el álgebra lineal son parte esencial del Machine Learning, por ello debes tener conocimiento de ellos y sus aplicaciones. Por fortuna, en la web puedes encontrar mucho material sobre estos temas.

3. Aprender un lenguaje de programación de Machine Learning

Para implementar los algoritmos de Machine Learning necesitarás de un lenguaje de programación que cuente con librerías de Machine Learning. Es por esto que lo más recomendable es que tengas una base de programación y aprendas un lenguaje específico para esta tecnología, tal como Python.

4. Aprender sobre el procesamiento de los datos

Otra cosa que deberás saber para implementar Machine Learning es el procesamiento de datos. Y es que, si no posees este conocimiento difícilmente podrás conseguir buenos resultados al momento de implementar los algoritmos.

5. Investiga los subcampos de Machine Learning y elige uno que te guste

Con los conocimientos anteriores podrás profundizar tus conocimientos en algún subcampo de Machine Learning. Existen muchos, por lo que es recomendable que investigues bien para que elijas uno que te llame la atención. Algunos de estos campos son aprendizaje profundo, aprendizaje reforzado, procesamiento del lenguaje natural, entre otros.

Teniendo en cuenta estas consideraciones, será más fácil aprender cómo aplicar Machine Learning. Si te interesa esta disciplina de la Inteligencia Artificial puedes aprovechar el curso gratuito que ofrece Google de Machine Learning en español. Está compuesto por 25 lecciones con más de 40 ejercicios y no requiere de conocimientos previos sobre esta tecnología, pero si es necesario que los usuarios tengan conocimientos básicos de álgebra.

Cuál es el mejor lenguaje de programación para Machine Learning

Si decides llevar a cabo un proyecto de Machine Learning necesitarás de un lenguaje de programación. Existe un montón de opciones disponibles, pero no todas funcionan igual ni ofrecen los mismos beneficios. Además, dependiendo de tu experiencia previa te sentirás más cómodo trabajando con uno u otro lenguaje.

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Principales lenguajes de programación para Machine Learning

Cuando se trata de Machine Learning existen algunos lenguajes de programación básicos que debes conocer. Estos son los principales.

Python

Python es el lenguaje de programación líder de desarrollo de Machine Learning. Es muy utilizado hoy por su simplicidad y facilidad de aprendizaje. Por ello, es el más popular entre los principiantes. Este lenguaje viene con librerías específicas como SciPy.

Matlab

Otro lenguaje de programación usado para Machine Learning es Matlab. Se trata de un algoritmo rápido, seguro y estable que asegura la matemática compleja. Por ello es considerado como un lenguaje de núcleo duro tanto para científicos como matemáticos que se encargan de sistemas complejos. Realmente es un sistema que tiene muchas aplicaciones.

R

Es un lenguaje de programación gratuito diseñado para análisis estadísticos y visualizaciones. Es muy utilizado para desbloquear los patrones en grandes bloques de datos. Permite que los desarrolladores construyan algoritmos y visualicen de manera sencilla las estadísticas de dichos algoritmos usando RStudio.

¿Qué factores afectan la adopción de los lenguajes de programación para Machine Learning?

Los distintos lenguajes de programación se pueden comparar tomando en cuenta una serie de factores que los afectan. Y en función de estos puedes elegir el que resulte más conveniente para ti según tus necesidades.

Velocidad

La velocidad es un aspecto clave a considerar en los lenguajes de programación. En este apartado R resulta superior a Python. Dado que R fue desarrollado como un lenguaje estadístico, ofrece un mayor análisis de datos y soporte estadístico. Python, por su parte, depende de los paquetes, lo que significa que en tareas relacionadas con estadísticas no es tan rápido como R.

Curva de aprendizaje

Para los programadores funcionales, aprender a utilizar Python resulta más sencillo que R. Matlab también tiene una curva de aprendizaje fácil, por lo que no suele dar muchos problemas a los programadores.

Coste

El precio es también un factor importante a considerar. Pero debes saber que de los tres lenguajes mencionados, solo Matlab es de pago y necesita licencia para su uso. Tanto Python como R son de código abierto y gratuitos.

Todos estos lenguajes de programación gozan de amplia popularidad en el mercado. Sin embargo, hay que destacar que Python es el que cuenta con la mayor comunidad en Internet, por lo que ante cualquier problema que surja, los usuarios encontrarán mayor apoyo en la red. Esta gran comunidad quizá se deba también al hecho de que Python es el lenguaje ideal para iniciarse en programación porque es ‘user-friendly’ y por su facilidad para automatizar procesos.

El Machine Learning es sin duda una tecnología clave en el futuro de las empresas. Y es que, los algoritmos de Machine Learning están cambiando la forma de trabajar y por ende nuestra forma de vivir.

Esta tecnología de reconocimiento de patrones, así como su versión más sofisticada, el Deep Learning, nos está ayudando a resolver problemas difíciles de solventar de forma automática en el pasado como los problemas cognitivos. Por ello, cada vez hay más interés en esta revolucionaria tecnología.

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