El término “Machine Learning” (ML) e “Inteligencia Artificial” (IA) se han convertido en elementos clave en la tecnología moderna. Gracias al Machine learning una IA tiene la capacidad de identificar patrones y tomar decisiones sin intervención humana.
En el siguiente artículo de Tecnoinver te contamos qué es exactamente el Machine Learning y cómo funciona. Veremos en profundidad sus tipos, aplicaciones; y también analizaremos cómo está transformando diferentes sectores, desde las redes sociales hasta el correo electrónico.
¿Qué es Machine Learning?
El Machine Learning, o aprendizaje automático, es una tecnología basada en algoritmos que permiten que una máquina “aprenda” de la experiencia.
Gracias a la exposición a grandes cantidades de datos los algoritmos se ajustan y mejoran sus resultados sin la necesidad de ser programados explícitamente para cada tarea. Es el paso previo a lo que algún día quizás consigamos y de lo que seguramente hayas oído hablar: la Inteligencia Artificial General.
Los modelos de Machine Learning son utilizados en diversas aplicaciones. Sin saberlo, tú ya lo utilizas seguramente. Por ejemplo, en las recomendaciones en redes sociales que te aparecen cuando entras en tu perfil. También se utiliza en aplicaciones que analizan imágenes, y en todo tipo de asistentes virtuales.
Principalmente, permite a estos sistemas identificar patrones de los usuarios, poder predecir lo que van a hacer y tomar decisiones previas con precisión.
Machine Learning y su conexión con la Inteligencia Artificial
El Machine Learning es una subdisciplina de la IA. Es el bloque que permite a una máquina realizar tareas específicas que normalmente requerirían inteligencia humana.
Mediante el uso de algoritmos, el Machine Learning emula el proceso de aprendizaje del cerebro humano. Gracias a ello, se consigue automatizar tareas complejas y optimizar procesos.
Precisamente son los avances en Machine Learning los que en gran medida están impulsando la IA hacia un nivel donde las máquinas van a un nivel superior.
Esto les permite identificar datos y desarrollar habilidades complejas de manera autónoma.
Tipos de Machine Learning: diferentes enfoques para un mismo objetivo
Existen varios tipos de aprendizaje en Machine Learning. Cada uno adecuado para diferentes tareas y objetivos.
Veamos ahora algunos de sus enfoques principales.
1. Aprendizaje supervisado
El aprendizaje supervisado es uno de los tipos más habituales. En este caso, el algoritmo utiliza conjuntos de datos etiquetados para entrenarse y hacer predicciones o clasificaciones.
Un ejemplo muy práctico de esto es el reconocimiento por voz. En estos casos, el modelo se entrena con muestras etiquetadas para poder identificar palabras y frases concretas.
2. Aprendizaje no supervisado
En el aprendizaje no supervisado, el modelo no recibe etiquetas previas en los datos. En cambio, el algoritmo analiza y encuentra patrones o relaciones dentro de los datos sin la intervención humana.
Es un paso más hacia una posible futura Inteligencia General ya que le permite “aprender” por sí misma. Este tipo de Machine Learning es muy útil en áreas como el análisis de segmentación de clientes en marketing o la detección de fraudes y ataques informáticos.
Por eso es un modelo de aprendizaje muy utilizado en ciberseguridad.
3. Aprendizaje por refuerzo
El aprendizaje por refuerzo se basa en el concepto de recompensa y penalización. En este caso el algoritmo aprende mediante ensayo y error. Es decir: toma decisiones y ajusta sus futuras decisiones en función de la recompensa obtenida.
Este enfoque es ideal para sistemas autónomos como los robots o los vehículos de conducción automática. En estos casos el modelo aprende a través de la experiencia y mejora continuamente su capacidad de tomar decisiones.
4. Aprendizaje semisupervisado
El aprendizaje semisupervisado es una combinación de los anteriores. Se utilizan tanto datos etiquetados como no etiquetados. Esto permite aprovechar una gran cantidad de información disponible sin requerir un proceso de etiquetado exhaustivo.
Es un modelo que suele utilizarse en el caso de que el etiquetado puede ser costoso por un gran volumen de datos. Se suele utilizar mucho en grandes volúmenes de texto y en el procesamiento de imágenes.
5. Aprendizaje profundo o Deep Learning
El aprendizaje profundo (Deep Learning), es un subcampo del Machine Learning que se basa en redes neuronales de múltiples capas. A través de este enfoque, los modelos de Machine Learning pueden analizar datos complejos y realizar tareas avanzadas como el reconocimiento de imágenes o la generación de texto.
El Deep Learning ha sido fundamental para los avances en el procesamiento de lenguaje natural, sistemas de recomendación y en la creación de modelos que imitan el funcionamiento del cerebro humano.
Para que te hagas una idea de ello, el Deep Learning es utilizado en ChatGpt de Open AI, por ejemplo.
Aplicaciones de Machine Learning en la vida diaria
El Machine Learning se ha convertido en parte de nuestra vida cotidiana. En muchos casos, ni siquiera notamos cuando la utilizamos. Las podemos encontrar en aplicaciones para generar contenido, hasta en las recomendaciones en las redes sociales o el reconocimiento facial, sólo por nombrar algunos ejemplos.
Redes sociales y recomendaciones personalizadas
En las redes sociales, el Machine Learning se utiliza para mostrar contenido relevante y recomendaciones.
Los algoritmos analizan los intereses y comportamientos de los usuarios para optimizar su experiencia y mantenerlos conectados. Si en una red social te sugieren una persona para contactar o que veas un determinado contenido es porque hay un algoritmo de machine learning detrás.
Detección de spam en correo electrónico
El filtro de correo electrónico es otra aplicación creciente de Machine Learning. Los algoritmos analizan los patrones de mensajes no deseados y los separan de los correos legítimos. Es una tendencia que va en aumento, que nos permite mejorar la productividad y la seguridad.
Diagnóstico médico y análisis de imágenes
En el ámbito de la salud, el Machine Learning permite analizar imágenes médicas. Es quizás uno de los campos de nuestra vida en los que más avances habrá en el futuro próximo.
Se utiliza Machine Learning en radiografías y resonancias magnéticas. Esto ayuda para realizar el diagnóstico de enfermedades. Esta tecnología permite reducir errores, hacer diagnósticos más precisos y mejorar la atención médica.
Vehículos autónomos y navegación
El aprendizaje por refuerzo es la base para el funcionamiento de los vehículos autónomos. A través de pruebas continuas, estos vehículos aprenden a tomar decisiones seguras en carretera. Les permite detectar obstáculos, interpretar las señales de tráfico y hacer rutas más eficientes y seguras.
Y por supuesto veremos muchos avances en el futuro próximo.
Asistentes virtuales
Los asistentes virtuales como Siri y Alexa utilizan el aprendizaje profundo. Esto les permite procesar el lenguaje natural y entender las instrucciones que reciben para poder responder preguntas. Estos sistemas mejoran continuamente su capacidad de reconocer patrones y dar respuestas más precisas.
Preguntas frecuentes sobre Machine Learning
1. ¿Cuál es la diferencia entre Machine Learning e Inteligencia Artificial?
La Inteligencia Artificial IA es un campo más amplio que busca replicar la inteligencia humana en máquinas. El Machine Learning ML es una subdisciplina de la IA cuyo objetivo es que las máquinas aprendan y mejoren de manera autónoma a partir de datos sin intervención humana.
2. ¿Qué es el aprendizaje supervisado y no supervisado?
En el aprendizaje supervisado, el modelo se entrena con datos etiquetados para hacer predicciones. En el aprendizaje no supervisado, el modelo identifica patrones y relaciones en datos no etiquetados.
3. ¿Qué es un modelo de Machine Learning?
Un modelo de Machine Learning es el resultado de aplicar un algoritmo de aprendizaje a un conjunto de datos. Se suele utilizar para hacer predicciones o clasificaciones basadas en los patrones detectados en los datos con los que se ha entrenado.
4. ¿Cuáles son las principales aplicaciones de Machine Learning en el marketing digital?
En marketing digital el Machine Learning se utiliza para optimizar campañas, analizar el comportamiento de los usuarios, segmentar y personalizar recomendaciones. También permite identificar patrones en grandes conjuntos de datos. Esto permite mejorar la segmentación y la eficacia de las estrategias de marketing.
