¿Qué es Machine Learning?

La IE que permite colaborar entre equipos, mejorar la precisión de los modelos predictivos y automatizar procesos ya está en uso. Los sistemas aprenden solos

Imaginemos un mundo donde los robots aprendan solos. Dónde no sea necesarios programarlos…No, no estamos hablando del argumento de Terminator sino de los actuales desarrollos tecnológicos en la materia: Machine learning es una forma de la IA que permite a un sistema aprender de los datos en lugar de aprender mediante la programación explícita.

Es una disciplina científica que crea sistemas que aprenden automáticamente. Aprender en este contexto quiere decir identificar patrones complejos en millones de datos.

Parece sorprendente, pero esta tecnología la utilizamos a diario. Está detrás de las recomendaciones de películas en plataformas digitales, del reconocimiento por voz de los asistentes virtuales o la capacidad de los coches autónomos para ver la carretera.

En otras palabras, la capacidad de las máquinas para aprender está presente en muchos aspectos de la vida cotidiana. 

El aprendizaje automático es una habilidad indispensable para hacer sistemas capaces de identificar patrones entre los datos para hacer predicciones. Conforme el algoritmo ingiere datos de entrenamiento, es posible producir modelos más precisos basados en datos. Un modelo de machine learning es la salida de información que se genera cuando entrena su algoritmo de machine learning con datos.

Esta tecnología está presente en muchísimas aplicaciones que utilizamos a diario como las recomendaciones de Netflix o Spotify, las respuestas inteligentes de Gmail o el habla de Siri y Alexa.

Esta capacidad de aprendizaje se emplea también para la mejora de motores de búsqueda como Google, la robótica, el diagnóstico médico o incluso en la detección del fraude en el uso de tarjetas de crédito.

Big Data

Los algoritmos que se usan en el desarrollo del Machine Learning definen el contexto y detalles de cada acción. Obtienen sus propios cálculos según los datos que se recopilan en el sistema, y cuantos más datos obtienen, mejores y más precisas serán las acciones resultantes.

Una organización no necesita de big data para utilizar las técnicas del machine learning; sin embargo, el big data puede ayudar a mejorar la precisión de los modelos de machine learning. Con big data, ahora es posible virtualizar los datos para que se puedan almacenar de la forma más eficiente y eficaz en función de los costos, ya sea en el entorno local o en la nube.

El machine learning es una forma analítica de resolver problemas mediante la identificación, la clasificación o la predicción

Las computadoras se programan a sí mismas usando dichos algoritmos. Estos funcionan como ingenieros que pueden diseñar nuevas respuestas informáticas, como respuesta a la información que se les suministra a través de su interfaz u otros medios. La clave de la capacidad de un sistema Machine Learning se encuentra en la construcción y adaptación de los árboles de decisiones en base a los datos previamente conocidos por el sistema, necesita contar con un volumen de datos de relevancia para poder suministrar respuestas realmente válidas.

El sistema se aprende de experiencias y evidencias en forma de datos, con los que comprende por sí mismo patrones o comportamientos. De este modo, puede elaborar predicciones de escenarios o iniciar operaciones que son la solución para una tarea específica.

Además, estas características permiten que el sistema entrene con conjuntos de datos antes de ser implementados. Algunos modelos de machine learning están online y son continuos. Este proceso iterativo de modelos online conduce a una mejora en los tipos de asociaciones hechas entre los elementos de datos. Esta capacidad de adaptación y de invención sin precedentes tiene un enorme potencial de cara al futuro para mejorar disciplinas científicas tan dispares como la creación de proteínas sintéticas o el diseño de antenas más eficientes. 

La Inteligencia Artificial que permite crear sistemas de aprendizaje automático

Debido a su complejidad y tamaño, estos patrones y asociaciones podrían haber sido fácilmente pasados por alto por la observación humana. Después de que un modelo ha sido entrenado, se puede utilizar en tiempo real para aprender de los datos. 

Las posibilidades del ‘machine learning’ son virtualmente infinitas mientras existan datos disponibles de los que aprender. Tanto para aprender que quien sabe si en el futuro podrían dar un diagnóstico médico o, incluso -y seguramente con mejores resultados- hasta gobernar.

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