¿Netflix acaba de sugerirte la película que realmente querías ver? No te sorprendas: las máquinas vienen aprendiendo desde hace más de 60 años. De hecho el primer entrenamiento lo realizó Arthur Samuel, un pionero de los juegos de computadora, en 1959.  Además, fue el creador del término. En 1962 una computadora ganó un juego de damas contra el maestro de esa época, Robert Nealey. Hoy puede parecer una ingenuidad, pero esta hazaña fue uno de los primeros hitos del aprendizaje automático o Machine learning. Descubrí qué es y sus aplicaciones en la actualidad.

¿Qué es el Machine Learning significado?

El aprendizaje automático es una forma de la Inteligencia Artificial. Permite a las máquinas aprender de los datos en vez de estar programadas para ello. Podemos ver este proceso como una caja negra. La entrada son los datos de entrenamiento, el interior de la caja es un entrenamiento basado en algoritmos y la salida es la información generada a partir del entrenamiento.

El aprendizaje automático se centra en el desarrollo de programas informáticos que pueden acceder a datos y utilizarlos para aprender por sí mismos.  El proceso comienza introduciendo en el sistema datos u observaciones, para que el programa busque patrones y nuevos datos en base a tecnologías como la minería de datos.

La clave del machine learning bien podría ser: si se puede almacenar digitalmente, se puede introducir en un algoritmo de aprendizaje automático.

Este proceso es utilizado por muchas plataformas de uso común y corriente. Por ejemplo buscadores, redes sociales, asistentes de voz y servicios de películas, videos o música. Estas plataformas recopilan datos analizando tus hábitos y reacciones. Luego,  realizan una conjetura para decidir, en base a lo que has estado haciendo, qué querrás hacer a continuación. ¿Aciertan o no?

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Técnicas más utilizadas de machine learning

Hay dos grandes categorías de aprendizaje automático:

• Supervisado. Comienza típicamente con un conjunto de datos y una cierta clasificación. El aprendizaje supervisado tiene como objetivo encontrar patrones. Por ejemplo, distinguir una imagen de un animal entre millones de éstas.
• No supervisado. Se utiliza cuando el problema requiere una cantidad masiva de datos sin etiquetar, como los que provienen de las redes sociales. El sistema debe desarrollar una comprensión del significado detrás de los datos. Se utiliza un proceso iterativo. Un ejemplo es el de las plataformas de correo electrónico que detectan mails no solicitados o peligrosos.

Dentro de éstas encontramos:

• Aprendizaje de refuerzo. Es un tipo de aprendizaje supervisado. El sistema no es entrenado con un conjunto de datos sino con el método de prueba y error. Por ejemplo, después de una secuencia de decisiones exitosas, aprende cómo resolver el problema de la manera más efectiva.
• Algoritmos semi-supervisados. Es un híbrido entre las dos categorías principales. Utiliza datos etiquetados y no etiquetados.
• Aprendizaje profundo. Es un método específico inspirado en el  funcionamiento del cerebro. Los nodos son las neuronas, en tanto la red el cerebro mismo. El algoritmo permite a la máquina encontrar y amplificar los patrones más pequeños, entregando un resultado final en forma de predicción. Una plataforma desarrollada por el gobierno de Paraguay utiliza este tipo de aprendizaje para ayudar a conseguir empleo.

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Importancia del aprendizaje automático

A partir de la Inteligencia Artificial y la Internet de las Cosas, de pronto tenemos una cantidad casi ilimitada de datos disponibles. Difícilmente la mente humana pueda procesarlos con la velocidad y potencia de las máquinas.

A fin de que esa masa de datos se convierta en información útil se desarrollan nuevos modelos de aprendizaje automático. Estos son capaces de analizar mayor cantidad de datos cada vez más complejos.

Las aplicaciones prácticas de Machine Learning hablan por sí solas de su importancia. Más allá de ejemplos relacionados con la salud o el gobierno, donde realmente se está produciendo una revolución es en el marketing y ventas. Machine Learning permite aumentar y mejorar la experiencia y satisfacción del cliente. A medida que los sistemas aprendan más serán más hábiles para capturar, analizar y utilizar los datos.

Otras aplicaciones importantes:

• Salud.  Evaluación de signos y síntomas en tiempo real, predicción de tipos de cáncer o complicaciones de las enfermedades.
• Transporte. Factores que impactan en el transporte público y de mercaderías para predecir y mitigar problemas potenciales.
• Seguridad. Reconocimiento facial y de imágenes. También reconocimiento de voz.

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