¿Qué es el Machine Learning? ¿Cómo funciona?

¿Qué es Machine Learning (ML)?

El aprendizaje automático (ML) es una disciplina de la inteligencia artificial (IA) que proporciona a las máquinas la capacidad de aprender automáticamente de los datos y de las experiencias pasadas al tiempo que identifica patrones para hacer predicciones con una mínima intervención humana. Los métodos de aprendizaje automático permiten a las computadoras funcionar de forma autónoma sin necesidad de una programación explícita. Las aplicaciones de ML se alimentan con nuevos datos y pueden aprender, crecer, desarrollarse y adaptarse de forma independiente.

El Machine Learning extrae información reveladora de grandes volúmenes de datos aprovechando los algoritmos para identificar patrones y aprender en un proceso iterativo. Los algoritmos de ML utilizan métodos de cálculo para aprender directamente de los datos en lugar de basarse en cualquier ecuación predeterminada que pueda servir de modelo. El rendimiento de los algoritmos de ML mejora de forma adaptativa con el aumento del número de muestras disponibles durante los procesos de “aprendizaje”.

Por ejemplo, el aprendizaje profundo es un subdominio del aprendizaje automático que entrena a los ordenadores para imitar rasgos humanos naturales como el aprendizaje a partir de ejemplos. Ofrece mejores parámetros de rendimiento que los algoritmos de ML convencionales. Aunque el aprendizaje automático no es un concepto nuevo, ya que se remonta a la Segunda Guerra Mundial, cuando se utilizó la máquina Enigma, la capacidad de aplicar complejos cálculos matemáticos de forma automática a los crecientes volúmenes y variedades de datos disponibles es un desarrollo relativamente reciente.

En la actualidad, con el auge de los big data, el IoT y la computación ubicua, el Machine Learning se ha convertido en algo esencial para resolver problemas en numerosas áreas, como por ejemplo:

• Finanzas computacionales (puntuación de créditos, comercio algorítmico)
• Visión por ordenador (reconocimiento facial, seguimiento del movimiento, detección de objetos)
• Biología computacional (secuenciación de ADN, detección de tumores cerebrales, descubrimiento de fármacos)
• Automoción, industria aeroespacial y fabricación (mantenimiento predictivo)
• Procesamiento del lenguaje natural (reconocimiento de voz)

¿Cómo funciona el aprendizaje automático?

Los algoritmos de aprendizaje automático se moldean sobre un conjunto de datos de entrenamiento para crear un modelo. Cuando se introducen nuevos datos de entrada en el algoritmo de Machine Learning entrenado, éste utiliza el modelo desarrollado para hacer una predicción.

Además, se comprueba la precisión de la predicción. En función de su precisión, el algoritmo de ML se despliega o se entrena repetidamente con un conjunto de datos de entrenamiento aumentado hasta que se alcanza la precisión deseada.

El futuro del aprendizaje automático

Aunque los algoritmos de aprendizaje automático existen desde hace décadas, y no precisamente porque se enseñe en universidades en tulancingo o de cualquier parte del mundo, han alcanzado una nueva popularidad a medida que la inteligencia artificial ha ido ganando importancia. Los modelos de aprendizaje profundo, en particular, impulsan las aplicaciones de IA más avanzadas de la actualidad.

Las plataformas de aprendizaje automático se encuentran entre los ámbitos más competitivos de la tecnología empresarial, con la mayoría de los principales proveedores, como Amazon, Google, Microsoft, IBM y otros, compitiendo por contratar a los clientes para los servicios de plataforma que cubren el espectro de las actividades de aprendizaje automático, incluida la recopilación de datos, la preparación de datos, la clasificación de datos, la creación de modelos, la formación y el despliegue de aplicaciones.

A medida que el Machine Learning siga aumentando su importancia para las operaciones empresariales y la IA se vuelva más práctica en los entornos empresariales, la guerra de las plataformas de aprendizaje automático no hará más que intensificarse.

La investigación continua sobre el aprendizaje profundo y la IA se centra cada vez más en el desarrollo de aplicaciones más generales. Los modelos de IA actuales requieren un amplio entrenamiento para producir un algoritmo altamente optimizado para realizar una tarea. Pero algunos investigadores están explorando formas de hacer que los modelos sean más flexibles y están buscando técnicas que permitan a una máquina aplicar el contexto aprendido de una tarea a futuras tareas diferentes.

Como sabemos, las computadoras pueden aprender, memorizar y generar resultados precisos con el Machine Learning. Esta tecnología ha permitido a las empresas tomar decisiones informadas que son fundamentales para racionalizar sus operaciones comerciales. Estas decisiones basadas en datos ayudan a las empresas de todos los sectores, desde la fabricación hasta el comercio minorista, pasando por la sanidad, la energía y los servicios financieros, a optimizar sus operaciones actuales al tiempo que buscan nuevos métodos para aliviar su carga de trabajo general. A medida que los algoritmos informáticos se vuelven cada vez más inteligentes, podemos anticipar una trayectoria ascendente del Machine Learning en 2022 y más allá.

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