El Machine Learning o aprendizaje automatico, es una una rama de la inteligencia artificial el cual se encarga de entrenar a una máquina o mejor dicho un algoritmo, para que aprenda por si mismo diversas tareas sin que se le deba programar específicamente para dicha tarea, para ello usan una gran cantidad de datos con los que se entrenan los modelos de machine learning, esto genera un gran debate ético sobre todo cuando los datos no extraen invadiendo la privacidad de los usuarios.
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Explicado de forma sencilla, el machine learning hace que una máquina aprenda por si misma y tome decisiones de forma autónoma, con mínima intervención humana.
Cada vez el ML se usa más en la vida cotidiana ejemplo: los algoritmos de recomendación de productos en ecommerce, los asistentes virtuales para dispositivos móviles y sistemas de casas inteligentes usan ML para sus funciones.
Para que sirve el Machine Learning?
El machine learning sirve para crear inteligencias artificiales, o algoritmos inteligentes menos complejos que una IA, para saber más sobre ¿qué es una IA? visita este artículo.
Es usado en banca para detección de fraudes, en algoritmos de recomendación de contenido en redes sociales, recomendaciones de productos, sistemas de conducción autónoma como el de Tesla Autopilot.
Machine Learning es el proceso por el cual se entrenan estos modelos aúnque esto requiere de una gran cantidad de poder de procesamiento, lo cual incrementa los costos del entrenamiento.
Como funciona el Machine learning
El funcionamiento del aprendizaje automatico comienza con la recolección de gran cantidad de datos, existen empresas que colectan estos datos (bancos de datos) y se los venden a los desarrolladores, o puedes colectar datos por tu cuenta, esto incluye Imágenes, vídeos, audios, archivos de texto.
Posteriormente se curan los datos para añadir información faltante, eliminar contenido duplicado, o archivos que no quieres que entren en el proceso del entrenamiento.
Se dividen los datos en diferentes conjuntos, esto permite ver cómo evoluciona el aprendizaje.
Luego se elije un tipo de algoritmo de entrenamiento, estos pueden ser supervisado, semi supervisado, debe ser escojido dependiendo del resultado que se espera de la IA.
Ahora por fin llega el momento del entrenamiento con los datos conectados el cual incluye algunos ajustes durante el proceso para lograr un resultado satisfactorio.
Luego se evalúan los resultados y se van ajustando los distintos parámetros para conseguir el resultado que se esperaba inicialmente.
Luego de pasar la evaluación el modelo ya está listo para ser usado, se implementa el algoritmo en un entorno donde sea capaz de proveer información según su entrenamiento.
Luego llega el proceso de manutención, el cual tiene como objetivos reajustar la información, corregir errores, actualizar la información o entrenar nuevas funciones.
Tipos de Machine Learning
Existen cuatro tipos de machine learning:
- Aprendizaje automatico supervisado: Es un tipo de aprendizaje donde los datos ya están con una respuesta correcta pre-definida, útil en modelos de filtros de spam.
- Aprendizaje automatico no supervisado: Este tipo de aprendizaje se usa cuando los datos contienen una respuesta pre-definida, útil con modelos que buscan patrones de comportamientos, se usan en modelos de segmentación de datos, por ejemplo segmentación de clientes con comportamientos semejantes.
- Aprendizaje automatico semi-supervisado: Es cuando existe una cantidad de datos predefinidos y no pre-definidos, útil cuando no existen muchos datos con respuestas pre-definidas, se usan en clasificación de imágenes médicas donde los datos con respuestas pre-definidas son limitados.
- Aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning): Es el proceso donde se entrena un algoritmo en un ambiente controlado en el cual a base de prueba y error el algoritmo aprende diversas tareas, este proceso incluye mecanismos de recomenza, especialmente útil para entrenamientos de robots.
Tipos de algoritmos de Machine Learning
Existen diversos tipos de algoritmos de machine learning pero estos son los más comunes:
Redes neuronales: Es un modelo de aprendizaje inspirado en el cerebro humano, capaces de aprender patrones en grandes cantidades de datos, usados en tareas de reconocimiento de imágenes, generación de contenido y procesamiento de lenguaje natural (PNL).
Regresión lineal: Es un algoritmo que busca encontrar el mejor patrón que se ajuste a los datos proveídos, usado para pronosticar valores numéricos contínuos, como históricos de precios y temperaturas, siendo la base de múltiples algoritmos complejos.
Regresión logística: Es un algoritmo de clasificación que estima la probabilidad de eventos, siendo aplicado en clasificación binaria (sí y no) y multinomial (multiple clases). Por ejemplo: detección de fraudes, filtros antispam y control de calidad.
Clustering: Es un conjunto de técnicas que separan los datos en grupos semejantes (clusters). Usado en detección de patrones ocultos en datos, segmentar clientes o grupos de personas, analizar datos biológicos y detectar anomalías.
Árboles de desicion: Es un modelo que representa desiciones en forma de árbol, aplicados en clasificación y regresión. Usa un diagrama de árbol para presentar una secuencia ramificada, facilitando la interpretación y visualización.
Machine Learning ejemplos:
Existe una gran cantidad de usos prácticos para el Machine Learning pero aquí te hablaré de algunos que probablemente reconozcas en tu día a día:
Sistemas de asistencia de conducción: Estoy seguro de que ya viste alguna ves un carro de Tesla o al menos escuchaste hablar de Tesla, por lo que te hablaré de su sistema Autopilot que usa Machine Learning para su conducción autónoma, y no es el único, otras empresas como Google también desarrollan sus tecnologías de asistencia de conducción, capaces de navegar por las calles sin intervención humana o con mínima intervención.
Algoritmos de recomendación de contenidos y productos: Alguna vez pensante en un producto y al poco tiempo viste anuncios sobre ese producto y pensaste: «¿Que clase de brujería algoritmica es esta?», pues ese es el trabajo del Machine Learning detectar sutiles patrones en grandes volúmenes de datos, también se usan en recomendación de contenido cuando ves una foto o vídeo por un fracción de tiempo ligeramente superior a las demás el algoritmo de Machine Learning detectar que te llamó la atención y te muestra más contenido similar.
Asistentes virtuales y casas inteligentes: Siri y Alexa son dos ejemplos muy buenos de Machine Learning en la vida cotidiana, usan algoritmos para detectar la voz humana y ejecutar órdenes sencillas, como buscar en Google alguna información o interactuar con un objeto inteligente. Ejemplo: prender y apagar interruptores.
Investigación medica: El Machine Learning es usado ampliamente en la investigación medica para detectar enfermedades, posibles brotes de enfermedades en ciudades o para desarrollar nuevos fármacos, de hecho, es posible que ya hayas usado algún producto fármaco en el cual se usó algún modelo de Machine Learning para su desarrollo.
Atención al cliente: ¿Intentaste comprar algo por internet y un bot te guió en todo el proceso de compra o de reserva? Es que cada vez más empresas implementan modelos de chatbots para atender a sus clientes a cualquier hora.
Ventajas y desventajas
Ventajas:
- El machine learning cuenta con muchas ventajas, es útil en desarrollo de software complejo, por su capacidad de analizar grandes volúmenes de datos, y generando una aceleración de los avances tecnológicos.
- Creó una capacidad de adaptarse a cada necesidad, logrando la personalización en muchos aspectos, también la automatización es otro punto fuerte del Machine Learning.
Desventajas:
- Las grandes desventajas del Machine Learning no son pocas, el mal uso de nuestros datos, el alto coste de que conlleva conseguir poder de procesamiento para entrenar los modelos y el posible sesgo de los datos son las desventajas más difíciles de superar.
Diferencia entre Machine learning y deep learning
Ya aprendimos que el Machine Learning es una rama de la inteligencia artificial (IA) que pretende entrenar algoritmos para ejecutar tareas sin que sean directamente programadas.
Ahora el deep learning (aprendizaje profundo) es una rama dentro del Machine learning, la cual a partir de una gran cantidad de datos, emplea un conjunto de algoritmos en múltiples capas para realizar tareas complejas. Ejemplo: reconocimiento facial, generación de contenido.
Diferencia entre Inteligencia artificial y Machine learning
La Inteligencia artificial (IA) es una rama de la ciencia de la computación la cual busca imitar las capacidades de la mente humana como el razonamiento, la creatividad, emociones, pensamiento.
Mientras que el Machine Learning es una rama de la Inteligencia artificial, que enseña a algoritmos a aprender por si mismo.
Diferencia entre Machine learning y redes neuronales
Una Red Neuronal también es una rama del Machine Learning el cual desarrolla programas que imitan la forma en la que las neuronas del cerebro humano interactúan entre si y trabajan juntas para lograr llegar a conclusiones específicas.
En resumen el Machine Learning es un avance tecnológico que permite a la IA desarrollar muchas habilidades únicas gracias a la variedad de técnicas de aprendizaje automatico que nos benefician a todos, y aunque puede tener desventajas como el alto coste de entrenar a base de poder de cómputo, esta tecnología llegó para quedarse y cada día irá mejorando más y más.
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