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▷ ¿Qué es el Machine Learning?


El Machine Learning está llegando a cada vez más herramientas y aplicaciones de nuestro día a día. ¿Sabes qué es? Te lo contamos a continuación.

¿Qué es Machine Learning?

El Machine Learning (aprendizaje automático), es una rama de la inteligencia artificial que le abre las puertas a las máquinas para que aprendan de forma automática sin necesidad de ser especialmente programadas para ello. Esta es una habilidad esencial para crear sistemas capaces de identificar patrones entre los datos para realizar predicciones. Esta es una tecnología que, en la actualidad, está presente en muchas aplicaciones como las recomendaciones de Spotify o Netflix, así como también las respuestas inteligentes de Gmail o las conversaciones con Alexa o Siri.

Podemos decir que, el Machine Learning, es un especialista del reconocimiento de patrones, y es capaz de transformar una muestra de datos en un programa informático capaz de absorber inferencias de nuevos conjuntos de datos para los que no ha sido diseñado o entrenado anteriormente. Esta capacidad de aprendizaje se pone en práctica también para la optimización de motores de búsqueda, el diagnóstico médico, la robótica o incluso la detección del fraude en las tarjetas de crédito.

Aunque actualmente esta tecnología esté de moda gracias a que, por ejemplo, es capaz de resolver fácilmente cubos de Rubik, su origen se remonta al siglo pasado.

Cómo funciona el Machine Learning

Por naturaleza, el Machine Learning emplea dos tipos de técnicas:

  1. El aprendizaje supervisado, el cual entrena un modelo sobre datos de entrada y salida conocidos para que posteriormente sea apto para predecir resultados futuros.
  2. El aprendizaje no supervisado, el cual encuentra patrones ocultos o estructuras intrínsecas en los distintos datos de entrada.

Machine Learning: aprendizaje supervisado

Este aprendizaje en específico, desarrolla un modelo que realiza predicciones basadas en evidencia en presencia de incertidumbre. Un algoritmo de este tipo de aprendizaje toma un conjunto conocido de datos de entrada y respuestas conocidas a los datos de salida, y entrena un modelo para crear predicciones razonables para la respuesta a nuevos datos. El aprendizaje supervisado se puede aplicar si posees datos conocidos para la salida que está intentando predecir.

El aprendizaje supervisado usa técnicas de clasificación y regresión para crear modelos predictivos.

  • Técnicas de clasificación: Estas predicen las respuestas discretas, por ejemplo, si un correo electrónico es totalmente genuino o es Spam, o si un tumor en el cuerpo de una persona es benigno o maligno. Los modelos de clasificación clasifican los datos de entrada en categorías. Las aplicaciones cotidianas incluyen imágenes médicas, clasificación crediticia y reconocimiento de voz.
  • Regresión: Las técnicas de regresión son capaces de predecir respuestas continuas, por ejemplo, fluctuaciones en la demanda de la energía, cambios en la temperatura, entre otros. Las aplicaciones típicas incluyen la predicción de carga eléctrica y comercio algorítmico. Puedes usar las técnicas de regresión si estás trabajando dentro de un rango de datos o si la naturaleza de tu respuesta es un número genuino, como la temperatura, por da un ejemplo.

Machine Learning no supervisado

Este tipo de aprendizaje logra encontrar patrones ocultos o estructuras internas y esenciales en los datos. Se usa para extraer inferencias en conjuntos de datos que se basan en datos de entrada sin respuestas etiquetadas. La técnica de aprendizaje no supervisada más común es el Clustering, y se utiliza para el análisis exploratorio de datos para hallar patrones ocultos o agrupaciones en los datos. Las aplicaciones para el estudio de conglomerados incluyen análisis de secuencia génica, investigación de mercado y reconocimiento de propósitos.


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