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Qué es machine learning

Curso de especialización en Machine Learning
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    La Inteligencia Artificial cobra más importancia en nuestras vidas a cada día que pasa. Tanto, que a veces hasta cuesta diferenciar qué está creado mediante este nuevo avance tecnológico y qué es la vida real. Por este motivo, el machine learning ha ganado más relevancia en los últimos tiempos, y por eso en este artículo queremos hablarte sobre sus principios, aplicaciones y algoritmos, para que entiendas a la perfección qué es el machine learning.

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    Introducción al machine learning

    El machine learning, también llamado aprendizaje automático, es una disciplina que se engloba dentro de la inteligencia artificial. Se enfoca en desarrollar algoritmos y técnicas gracias a las que los ordenadores pueden mejorar su rendimiento realizando análisis predictivos basados en datos.

    Esto quiere decir que el aprendizaje automático origina nuevos modelos a partir de los datos obtenidos de la muestra utilizada. Con estos datos, el machine learning proporciona soluciones y mejoras en los PC.

    Por ejemplo, las listas de recomendaciones personalizadas de aplicaciones como Netflix o Spotify usan algoritmos programados con aprendizaje automático.

     

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    Principios fundamentales del machine learning

    Cuando hablamos de principios básicos del machine learning, nos referimos a las bases teóricas sobre las que se programan los algoritmos de aprendizaje automático, por lo que son esenciales en cuanto a aplicar de forma eficaz esta disciplina en diferentes aplicaciones.

    Algunos de estos principios son la generalización, el aprendizaje a partir de ejemplos, la validación cruzada o la selección de características, entre otras. A continuación, te concretamos tres de los más importantes.

    Aprendizaje supervisado

    Uno de los más comunes dentro de la disciplina del machine learning. En este aprendizaje concreto, el algoritmo recibe datos estructurados de entrada y salida, con el fin de realizar predicciones precisas gracias al mapeo de las entradas y salidas correspondientes.

    Este aprendizaje es fundamental para resolver problemas, como pueden ser la clasificación o la regresión, entre otros.

    Aprendizaje no supervisado

    A diferencia del aprendizaje supervisado, el no supervisado se utiliza cuando no hay datos etiquetados. Por lo tanto, en este caso no se trata de predecir salidas, sino de encontrar relaciones o estructuras en los datos. Dicho de otra forma, es el algoritmo el que debe aprender de forma autónoma, sin ningún tipo de información externa.

    En resumen, el aprendizaje no supervisado es de gran utilidad en aquellas situaciones en las que resulta muy complicado interpretar los datos.

    Aprendizaje por refuerzo

    Este tipo de aprendizaje se basa en que un agente (que puede ser un robot, por ejemplo) aprende a tomar decisiones concretas mediante la interacción con un entorno concreto, es decir, aprende a partir de la experiencia.

    El agente realiza diferentes acciones para lograr ciertos objetivos y recibir recompensas o castigos. Como es obvio, la idea es conseguir la mayor cantidad de recompensas posibles.

    En comparación con los anteriores, el aprendizaje por refuerzo requiere de mucho tiempo y gran cantidad de datos. De lo contrario, el rendimiento obtenido no será el esperado.

     

    Aplicaciones del machine learning

    Una vez conoces qué es el machine learning y cuáles son sus principios fundamentales, es esencial que estés al tanto de su utilidad en multitud de aplicaciones.

    Para hablarte sobre este punto, hemos decidido dividirlo en tres apartados importantes, con el fin de que entiendas mejor su importancia en la vida cotidiana, en la industria y en la medicina.

    Machine learning en la vida cotidiana

    A continuación, te mostramos cómo el machine learning está presente en nuestras vidas:

    • Asistentes virtuales: Siri o Amazon Alexa, entre otros, utilizan el machine learning para procesar y entender nuestro mensaje y ofrecernos respuestas coherentes y con sentido.
    • Redes sociales: las RRSS emplean algoritmos de aprendizaje automático para ofrecernos contenido adaptado a nuestros intereses y preferencias.
    • Filtros de spam: identifica y elimina correos no deseados.
    • Reconocimiento facial: para desbloquear el móvil o diferentes aplicaciones.
    • Conducción autónoma: algoritmos de machine learning y sensores para la toma de decisiones y la conducción segura.

    Machine learning en la industria

    Estas son algunas de las aplicaciones del machine learning en la industria:

    • Automatización: permite automatizar tareas que pueden resultar repetitivas para mejorar la eficiencia en todas las áreas de producción.
    • Optimización de la cadena de suministro: se analizan los datos de la cadena de suministro para ayudar a la predicción de lo que se necesitará a futuro.
    • Servicios financieros: detección de fraude o de riesgos.
    • Farmacia: diagnósticos más precisos e investigación de nuevos fármacos.
    • Agricultura: detectar enfermedades en diferentes cultivos.

    Machine learning en la medicina

    Presta atención a las aplicaciones del marchine learning en la medicina:

    • Diagnóstico médico: gracias al machine learning se analizan de manera más sencilla los datos médicos con el fin de diagnosticar las enfermedades de forma mucho más rápida.
    • Medicina personalizada: mejor adaptación de los tratamientos en función de las necesidades de cada paciente, con el fin de ser mucho más precisos.
    • Optimización de la gestión del hospital: optimización de recursos, programación de quirófanos o salas, o la planificación del personal, entre otros.

     

    Algoritmos populares de machine learning

    Existe una gran cantidad de algoritmos de machine learning muy útiles para diferentes situaciones concretas. Cada uno de ellos tiene sus pros y sus contras y su elección dependerá del problema que se necesite abordar en un momento concreto.

    Ten en cuenta que puedes utilizar varios algoritmos de forma simultánea con el objetivo de obtener resultados mejores.

    Regresión lineal

    Técnica de aprendizaje supervisado que sirve para predecir valores numéricos a partir de un conjunto de datos y encontrar la relación idónea entre variables de entrada y de salida.

    Support Vector Machines (SVM)

    Algoritmo de aprendizaje supervisado destinado a resolver problemas de clasificación y de regresión. Estas máquinas son muy eficientes y permiten encontrar fallos de forma mucho más sencilla.

    Redes neuronales

    Este algoritmo se inspira en el funcionamiento del cerebro humano. Son muy populares en cuanto a resolver problemas de aprendizaje supervisado y no supervisado.

     

    El futuro del machine learning

    Como todo avance tecnológico, el futuro del aprendizaje automático se presenta de forma muy prometedora. Se espera que siga avanzando y mejorando sus procesos para aumentar su impacto positivo en sus aplicaciones. Estas son algunas de las mejoras sobre las que ya se está trabajando:

    • Deep Learning (aprendizaje profundo).
    • Reinforcement Learning (aprendizaje por refuerzo).
    • Modelos más complejos.
    • Automatización.
    • Autoaprendizaje.
    • Creación de aplicaciones más creativas.

     

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