El Machine Learning ha permitido que tareas o funciones complejas como asistentes personales que traducen de un idioma a otro automáticamente, vehículos que se conducen solos o sugerencias de compra personalizadas sean cada vez más comunes; gracias al Machine Learning, las computadoras aprenden por sí mismas y realizan tareas de manera autónoma, sin necesidad de ser programadas.
El Machine Learning (o ML) también se conoce como aprendizaje automático, y se basa por supuesto, en la inteligencia; Jeff Hawkins definía la inteligencia en su libro Sobre la inteligencia (2004) como “…la capacidad de predecir el futuro, por ejemplo, el peso de un vaso que vamos a levantar o la reacción de los demás a nuestros actos, en base a los patrones almacenados en la memoria…”.
¿Cómo se define y para qué sirve?
El ML es una disciplina del campo de la Inteligencia Artificial o IA que dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones en datos masivos y elaborar predicciones a través de algoritmos; esta capacidad también es conocida como análisis predictivo.
Con este aprendizaje las computadoras pueden realizar tareas específicas de manera autónoma, es decir, no existe la necesidad de programar dicha tarea.
El término Machine Learning se utilizó por primera vez en 1959, sin embargo, ha ganado mucha relevancia en los últimos años debido al boom de los datos y el aumento de la capacidad computacional y tecnológica en general.
El ML es una parte fundamental del conocido Big Data y ha permitido su auge. Existen también diferentes tipos de algoritmos o categorías de ML, como:
- Aprendizaje supervisado:
Esto se basa en un aprendizaje previo, basado en un sistema de etiquetas asociadas a determinados datos que permiten tomar decisiones o hacer predicciones. Un buen ejemplo de este tipo de ML sería un detector de spam, que categoriza un e-mail como spam o no dependiendo de los patrones que ha aprendido históricamente de los correos.
- Aprendizaje no supervisado:
Este tipo de algoritmos no cuentan con un aprendizaje previo, sino que se enfocan en encontrar patrones que les permitan organizar la gran cantidad de datos de alguna manera. En el marketing se utiliza este tipo de algoritmo para extraer patrones de datos masivos provenientes de las redes sociales que permitan crear campañas de publicidad altamente segmentadas.
- Aprendizaje por refuerzo:
En este caso, el objetivo es que el algoritmo aprenda por su propia experiencia, es decir, que sea capaz de tomar la mejor decisión ante variadas situaciones dependiendo de un proceso de prueba y error, en donde se recompensan las decisiones correctas. En la actualidad se está trabajando este tipo de algoritmo para hacer diagnósticos médicos, posibilitar el reconocimiento facial e incluso clasificar secuencias de ADN.
El ML es un pilar de la transformación digital, que se está utilizando para encontrar nuevas soluciones en diferentes campos, como en vehículos inteligentes, redes sociales, recomendaciones personalizadas de compra, procesamiento de lenguaje natural (PLN), medicina, ciberseguridad y mucho más.
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