Machine learning: ¿Qué es y cómo funciona?

¿Alguna vez te has planteado cómo puede entenderte el asistente de voz Siri? ¿O cómo Netflix te recomienda películas y series que pueden gustarte? Los asistentes virtuales, las plataformas digitales y los coches autónomos, entre otros, son ejemplos prácticos de machine learning.

¿Qué es el machine learning?

Machine learning significa aprendizaje automático. Es una rama de la inteligencia artificial.

Para el buen funcionamiento del machine learning, se desarrollan técnicas con el objetivo del aprendizaje de las computadoras. El aprendizaje automático pretende ser una imitación del cerebro y de las conexiones neuronales.

Es fácil verlo como algo futurista e incluso pensar en las películas. Pero nada más allá de la realidad, llevamos ya algunos años viviendo entre la inteligencia artificial. Lo creamos o no, todos los días nosotros mismos contribuimos a la mejora del machine learning.

De tal forma que, a partir de ahora no vamos a concebir el mundo sin machine learning.

¿Cómo funciona el machine learning?

Todo comenzó alrededor de 1950 cuando Alan Turing propuso la posibilidad de que las máquinas aprendiesen de la experiencia. Turing inventó el primer programa de ordenador para jugar al ajedrez contra un humano. Todo ello gracias a un complejo sistema de elección de movimientos.

Con el paso de los años y el avance de la tecnología se fueron mejorando los algoritmos. Por primera vez en 1997, un ordenador desarrollado por IBM logró derrotar al campeón de ajedrez.

Actualmente, gracias a la recopilación de una gran cantidad de datos y mediante algoritmos, se predicen comportamientos. El machine learning mejora con el tiempo. Cuantos más datos obtenga, más se perfecciona esta técnica.

Los algoritmos, por tanto, son parte fundamental del machine learning. El papel de los algoritmos es tan importante porque a través de lo definido realizan las acciones.

En el caso concreto de machine learning, los algoritmos actúan por su cuenta. Están diseñados para aprender de la experiencia y por tanto para diseñar acciones nuevas. Es por esto que, cuantos más datos recopilen, más precisas y complejas serán las respuestas.

También pueden alcanzar y complacer a un gran número de personas por la personalización lograda.

Dentro del machine learning se distinguen algunos tipos de algoritmos. Os explicamos los tres más utilizados.

1) Aprendizaje por refuerzo

El algoritmo en este caso, aprende de la experiencia. Además, aprende de los errores. Debe adquirir conocimiento, a través del fracaso o del éxito, del comportamiento.

El objetivo es maximizar el éxito para que las decisiones sean lo más óptimas y acertadas posibles.

Un ejemplo para entender este tipo de aprendizaje en machine learning es cualquier programa de ajedrez. Estos tratan de conseguir el mejor resultado posible: ganar.

Todo ello después de intentos fallidos por no escoger el mejor movimiento.

2) Aprendizaje supervisado

Gracias a las etiquetas, detecta patrones que ayudarán a crear relaciones.
Por ejemplo: pensemos en una página web de recetas.

La clasificación podría ser por las etiquetas de los ingredientes que necesitamos en cada una de ellas.

Si nos interesamos por una receta que lleva limón, seguramente nos recomiende otras recetas con ese mismo ingrediente.

3) Aprendizaje no supervisado

Por último, este tipo de aprendizaje en machine learning intenta clasificar la información por sí mismo. Por eso será necesario que pueda reconocer patrones para poder etiquetar.

Un ejemplo es el reconocimiento facial que tienen algunos smartphones. Buscan unos patrones comunes en el rostro para el reconocimiento y el desbloqueo.

Esperamos que esta lectura sobre machine learning te haya resultado interesante.
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