¿Qué es Machine Learning o aprendizaje automático?

El Machine Learning es una rama de la inteligencia artificial que hace posible el aprendizaje autónomo de las máquinas, sin necesidad de ser programadas expresamente para cada tarea.

Su objetivo principal es desarrollar algoritmos y modelos capaces de analizar grandes volúmenes de datos, detectar patrones y aprender de ellos.

El machine learning o aprendizaje automático como concepto no es algo novedoso. La historia del machine learning comienza con un empleado de IBM, Arthur Samuel, quien acuñó esta expresión en 1959. Arthur fue pionero en el campo de los juegos de ordenador y logró una de las historias del machine learning más conocidas hasta la fecha. Consiguió que un ordenador IBM 701 ganase a un humano al juego de las damas. En los años 90 del siglo pasado, sobre todo a raíz del desarrollo de Internet y el aumento de los datos a los que era posible acceder, el Machine Learning experimentó un notable crecimiento. Entre otros logros, un ordenador llamado Deep Blue fue capaz de ganar al ajedrez al mismísimo Gary Kaspárov en 1996. Estamos frente a la Cuarta Revolución Industrial de la tecnología.

Hoy día se utiliza en una amplísima variedad de ámbitos, como el reconocimiento facial a través de software, la detección de spam por parte del proveedor de correo electrónico o el reconocimiento de la voz, entre otros.

¿Cómo funciona el Machine Learning?

El funcionamiento del aprendizaje automático se basa en la capacidad de las máquinas para aprender de los datos. Al igual que las personas, los algoritmos de machine learning identifican patrones y relaciones dentro de grandes volúmenes de información para hacer predicciones o tomar decisiones. Para ello, el proceso generalmente comienza con la selección y preparación de un conjunto de datos que servirá para entrenar al modelo. Durante el entrenamiento, el algoritmo analiza los datos y ajusta sus parámetros internos con el objetivo de minimizar los errores y mejorar su precisión.

Este proceso puede dividirse en varias etapas clave: primero, la recolección y limpieza de datos; después, la elección del algoritmo adecuado según el problema a resolver; luego, el entrenamiento propiamente dicho, en el cual el modelo aprende de los datos y ajusta su funcionamiento a partir de los resultados obtenidos; finalmente, una vez entrenado, se evalúa y se utiliza el modelo para procesar nueva información y continuar optimizándose con la experiencia. Así, el machine learning permite automatizar tareas complejas y mejorar continuamente su rendimiento en función de los datos que recibe.

Diferencias Machine Learning y Deep Learning

Tanto el Machine Learning como el Deep Learning (o aprendizaje profundo) son ramas de la inteligencia artificial. Aunque ambos conceptos se utilizan a veces de forma indistinta, lo cierto es que el Deep Learning es un subtipo del Machine Learning. 

De modo muy simple, son algoritmos de aprendizaje (regresión o clasificación) cuyo objetivo es obtener un resultado dependiente de las variables de entrada (datos), es decir, a modo conceptual sería algo similar a: si tenemos “a” y “b”, entonces el resultado es “x”, pero si tenemos “a” y “b” más “c”, entonces el resultado es “y”.

La diferencia fundamental entre ambos conceptos radica en la forma en que aprenden los respectivos algoritmos. 

Tipos de Machine Learning

Existen tres métodos principales de Machine Learning, basados en los algoritmos que emplean (es decir, los conjuntos de operaciones que se ejecutan de forma sistemática y realizan cálculos para hallar la solución a un problema): 

Aprendizaje supervisado: los algoritmos deducen la información a partir de datos a los que se les han asignado valores. Estos datos sirven para entrenar un modelo, mientras que un segundo conjunto de datos de prueba, permite determinar hasta qué punto es eficaz el modelo creado. Un ejemplo sería el cálculo del precio de una vivienda a partir de sus características. Presenta similitudes con un nuevo método denominado “aprendizaje por refuerzo”. En este tipo, el sistema aprende de los errores que comete hasta que encuentra la forma óptima de ejecutar una tarea. 

Aprendizaje no supervisado: los datos de entrenamiento se utilizan sin etiquetar. Los algoritmos detectan agrupaciones de datos o patrones ocultos sin que se precise intervención humana. Resultan muy útiles para descubrir semejanzas y diferencias en la información, de manera que se pueden aplicar a procesos como la segmentación de clientes o el reconocimiento de imágenes.

Aprendizaje semisupervisado: se utilizan datos de entrenamiento con y sin etiquetas; normalmente el conjunto de datos etiquetados es mucho más reducido. Se utilizan, por ejemplo, en el análisis de conversaciones de un centro de llamadas, a fin de deducir fácilmente las características de los interlocutores y su estado de ánimo, entre otros