Machine learning: ¿en qué consiste?

El machine learning es una disciplina propia de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender por sí solas y ejecutar análisis predictivos a partir de determinados algoritmos. Si deseas saber más sobre machine learning y en qué consiste, no te pierdas este artículo donde te lo contamos.  

¿Qué es machine learning? 

El machine learning o también llamado aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial (IA) que emplea algoritmos matemáticos para conseguir que las máquinas puedan aprender por sí mismas.  

Esta disciplina permite a las computadoras aprender y tomar decisiones basadas en datos y experiencias previas en lugar de ser programadas para realizar tareas específicas. 

Mediante este sistema los algoritmos son capaces de identificar patrones de comportamiento, clasificarlos y emplearlos para llevar a cabo predicciones. Cuánta más información le demos más claras y precisas serán sus predicciones.  

El término machine learning se empleó por vez primera en 1959 pero ha ido ganando importancia en los últimos años gracias a la capacidad de computación y al boom de los datos. Las técnicas de aprendizaje son una parte fundamental del big data. 

Su objetivo es imitar el pensamiento humano y mostrar comportamientos inteligentes. La máquina es capaz de aprender con tiempo y clasificación de datos adecuada la forma de tomar decisiones que tendría un humano, pero de forma mucho más optimizada.  

¿Cómo funciona el machine learning? 

El machine learning o proceso de aprendizaje automático tiene una serie de fases. En un primer momento recopila datos relevantes para la tarea que tenga que llevar a cabo (información como imágenes, texto, número, etc). Luego limpia los datos, los transforma y los prepara para usarse en el modelado. 

A continuación, se elige un algoritmo o modelo de aprendizaje automático adecuado para la tarea. Luego se emplean un conjunto de datos de entrenamiento para ajustar los parámetros del modelo y hacer que aprenda patrones y relaciones en los datos. Durante este proceso, el modelo se ajusta para minimizar la diferencia entre sus predicciones y los valores reales en el conjunto de entrenamiento. 

A continuación, se emplea un conjunto de datos de prueba o validación para evaluar el rendimiento del modelo. Así se puede comprobar si el modelo es capaz de llevar a cabo predicciones con precisión.   

En caso de que el modelo no cumpla los requisitos de rendimiento se ajustan los hiperparámetros o se consideran algoritmos diferentes para mejorar.   

Cuando el modelo ya se considera óptimo, es hora de implantarlo en aplicaciones o sistemas del mundo real para llevar a cabo tareas específicas como clasificar imágenes, procesar lenguaje natural o detectar fraudes.  

¿Qué ventajas tiene el machine learning? 

El machine learning sirve pues para predecir acciones a futuro en el mundo empresarial, para conocer mejor a los clientes y así poderles ofrecer servicios más personalizados. Puede tener aplicaciones en el mundo de la fabricación, la automoción en incluso la medicina.  Permite automatizar tareas y supone una gran ventaja a la hora de controlar datos con análisis predictivos que favorezcan la toma de decisiones.  

¿Cuáles son los tipos de machine learning? 

Se puede clasificar en dos grandes tipos: el de aprendizaje supervisado y no supervisado.  

En el primero la máquina recibe unos datos etiquetados y aprende a encontrar la función más apropiada para el problema a resolver. En el segundo busca patrones en datos no etiquetados y por tanto puede encontrar patrones que a priori el programador no busca directamente.  

También podemos hablar de aprendizaje de refuerzo, donde el algoritmo recibe retroalimentación del análisis de datos y conduce a un mejor resultado. En este caso, el sistema aprende a través de la prueba y el error.  

Y por último tenemos el Deep learning. Se trata de un método específico de machine learning que incorpora las redes neuronales en capas sucesivas para aprender de los datos de manera iterativa. Es útil para aprender patrones de datos no estructurados. Las redes neuronales de deep learning están diseñadas para simular el funcionamiento del cerebro humano. Se usan por ejemplo en el reconocimiento de imágenes, voz y aplicaciones de visión de computadora. 

¿Cómo formarte en machine learning? 

Si deseas profundizar más en el machine learning debes formarte para ello y tienes muchas opciones con varios cursos de informática como el de ciberseguridad.  Con un curso en esta materia te convertirás en un profesional con conocimientos avanzados en informática y en materia jurídica (derecho informático) para el examen apropiado del material electrónico, del cual se deben extraer las evidencias digitales que serán tenidas en cuenta como pruebas en cualquier litigio. 

Puedes optar también por un grado superior en desarrollo de aplicaciones web. En una formación de ese tipo vas a aprender a desarrollar, implantar y mantener aplicaciones web, gestionar servidores de aplicaciones, desarrollar componentes multimedia para integrar en aplicaciones web o servicios para integrar sus funciones en otras aplicaciones.  Además, vas a saber configurar y explotar sistemas informáticos y a aplicar técnicas y procedimientos relacionados con la seguridad en sistemas. 

Entre las asignaturas que abordarás en un curso de aplicaciones web están algunas como sistemas informáticos, bases de datos, programación, entornos de desarrollo, lenguajes de marcas y sistemas de gestión de información, despliegue de aplicaciones web o diseño de interfaces web. Además, aprenderás desarrollo web en entorno cliente y servidor y despliegue de aplicaciones.  

Puedes también especializarte en big data con un curso en el que adquirirás habilidades para desarrollar modelos de análisis predictivo efectivos. Aprenderás las técnicas más adecuadas para explotar y sacar valor de los datos, con el objetivo de presentar los resultados de manera profesional.  

Si lo tuyo es la programación puedes optar por especializarte en Java donde aprenderás desde cero el lenguaje de código abierto, estudiarás las funciones de Java, desarrollarás aplicaciones y crearás soluciones multiplataforma. También puedes hacer un curso para programar con Swift o Python.  

Existe formación específica para programación de videojuegos donde aprenderás desde los primeros pasos hasta conceptos más avanzados como ejecutar proyectos de Realidad Virtual inmersivos y aptos para múltiples plataformas. 

Puedes optar por especializarte en redes informáticas un curso de especialización en CISCO CCNAv7 que te convertirá en un especialista de redes informáticas.  

Se centra en las tecnologías inalámbricas, la seguridad de switches, la seguridad de la red y la automatización de la red. Aprende los conocimientos necesarios para instalar, configurar, operar y solucionar problemas de infraestructuras de red; para el acceso y control de tráfico de internet, seguridad en comunicaciones e infraestructuras. 

Si quieres también puedes elegir un curso de Front End Developer donde aprenderás los lenguajes más populares para crear entornos web envolventes y que sean adecuados al usuario.  

En el entorno de la ciberseguridad existen cursos de este tipo o de hacking ético donde conseguirás unas competencias elementales para penetrar en los sistemas, detectar vulnerabilidades y sentar las bases para protegerlos de ciberataques. 

Además, en la formación aprenderás las distintas técnicas, estrategias e ingeniería social de ataque más habituales en la ciberdelincuencia. Así conocerás el despliegue de defensa y las brechas en los sistemas más vulnerables. 

Ahora ya sabes en qué consiste el machine learning, sus utilidades y cómo formarte para saber más sobre esta disciplina. Si deseas una academia especializada a tu medida para hacerlo, puedes contar con Campus Training. ¿Comenzamos?