Qué es Machine Learning y qué beneficios tiene

Conocer qué es Machine Learning ayuda y todas sus tipologías ayuda a desarrollar un mejor producto final, sea cual sea el sector.

Qué es Machine Learning

Machine Learning es una disciplina dentro de la Inteligencia Artificial, un campo en el que sus avances son destacados día tras día. El Aprendizaje Automático, que es también como se le conoce a Machine Learning (ML), hace uso de algoritmos para intentar predecir comportamientos.

Los ordenadores son dotados de la característica de identificar patrones en base a datos masivos con el fin de lograr realizar una predicción (lo que se conoce como análisis predictivo). Así, de esta forma autónoma, los ordenadores ejecutan tareas específicas sin tener que usar la programación en ellos para poder realizarlas. 

Cómo funciona el Machine Learning

La persona que gestiona el proceso se llama Data Scientist. 

Lo primero que se hace es escoger y hacer la preparación de un cierto conjunto de datos para entrenar con ellos. Estos pueden etiquetarse de tal forma que ayude el modelo a ver las características que hay que saber identificar. Tras ello, los datos han de limpiarse con sumo cuidado. 

Luego se selecciona un algoritmo con el que ejecutar instrucciones sobre los datos y poder realizar el entrenamiento.

En tercer lugar, se entrega el algoritmo. Se trata de un proceso de repetición. Sus variables se ejecutan hasta poder dar un resultado óptimo, resultando un algoritmo entrenado como modelo del Machine Learning. 

El último paso es la utilización del modelo y su mejora continua. Se usan nuevos datos y se comprueban los resultados. 

Tipos de Machine Learning

Hay tres técnicas del Aprendizaje Automático: el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje reforzado. Saber qué es Machine Learning conlleva conocer todas sus tipologías. 

En el primero (el supervisado), el modelo se entrega con un conjunto de datos que ya se ha etiquetado. Esto tiene la ventajas de necesitar menos datos de entrenamiento. El inconveniente es el precio de etiquetar los datos. 

El aprendizaje no supervisado no etiqueta los datos. Explora los mismos buscando patrones, por lo que necesita una ingente cantidad de datos. No automatiza decisiones; ayuda a establecer relaciones y formar patrones. 

El aprendizaje reforzado consiste en hacer que un algoritmo se corrija a sí mismo (en base a sus fallos) para lograr perfeccionarse.

Usos y aplicaciones

Gran cantidad de servicios modernos de la actualidad (con gran popularidad) hacen uso de este sistema de Machine Learning. Ejemplo de ello es Netflix, Spotify o Youtube. 

También los motores de búsqueda como Google o Baidu hacen uso de esta disciplina. Recopilan mucha cantidad de datos de los usuarios como puede ser los enlaces a los que hacen clic, películas que gustan, publicaciones a las que se reacción con un “Me gusta”, etc. 

Otro uso es el de los robots aspiradores, que en función del mecanismo del Machine Learning limpian solos y perfeccionan su limpieza con el tiempo. También la detección del spam por el correo electrónico o el análisis de los tumores mediante el análisis de las imágenes. 

Incluso los vehículos autónomos hacen uso de este aprendizaje automático. O los asistentes digitales como el Amazon Alexa, que recogen datos de voz o textuales de los humanos para ejecutar acciones. 

Conclusión final

Cuantos más datos se generen con el Big Data, el Machine Learning se irá empoderando y generando más posibilidades y más usos. Conocer qué es Machine Learning acarrea que el Aprendizaje Automático se ha instalado en nuestras vidas y ya toma decisiones más importantes con el simple hecho de recoger datos y procesarlos, evitando la costosa programación de los comportamientos predefinidos.