¿Qué es el Machine Learning?
Aprendizaje automático de las máquinas
Cada vez es más común desarrollar la capacidad de las máquinas en el aprendizaje autónomo. Es por ello, que hoy estamos aquí para contarte en que consiste el Machine Learning.
Esta tecnología disruptiva perteneciente a la Inteligencia Artificial está detrás de multitud de aplicaciones cotidianas como, por ejemplo, las recomendaciones de películas en Netflix, el reconocimiento facial y de voz, la capacidad de los automóviles para ser autónomos, etc.
El machine learning o Aprendizaje Automático, es una rama de la Inteligencia artificial (IA) que estudia como dotar a las máquinas de capacidad de aprendizaje, basándose en algoritmos capaces de identificar patrones en grandes bases de datos y aprender de ellos.
Es muy común que se confundan la terminología y el campo de aplicación de la Inteligencia Artificial, el Machine Learning y el Deep Learning.
Aunque no vayamos a entrar en detalle, es importante entender que el aprendizaje profundo (Deep Learning) es parte del Machine Learning, así como este, es parte de la IA.
Salvadas las diferencias, vamos a ver cuáles son los Algoritmos más comunes que hacen posible el aprendizaje de las máquinas.
Tipos de Machine Learning
Gracias a este aprendizaje, las máquinas son capaces de crear predicciones lo más precisas posibles y aportar soluciones en un campo concreto.
A partir de un gran número de ensayos y errores, se puede elaborar un modelo de predicción lo más ajustado posible al mínimo error y generalizar un comportamiento ya observado. Como ejemplo, se pueden predecir el valor de las acciones en el futuro si se analiza y entrena un modelo con una cantidad de datos suficientes del pasado.
Los 3 tipos de Machine Learning son:
1. Aprendizaje Supervisado (Supervised Learning)
Este tipo de Aprendizaje de las Máquinas requiere de la inserción de objetos ya etiquetados para que puedan aprender a realizar su trabajo. Es decir, el sistema informático es capaz de generar conocimientos en base a unos datos ya etiquetados.
En este proceso, se incluyen datos de los cuales ya se saben los resultados, en base a ellos, la máquina se va entrenando y detectando patrones con los que aprenderá a clasificar los nuevos datos que se le añadan posteriormente.
Es un método de aprendizaje automático muy utilizado en herramientas con las que tenemos contacto a diario como detectores de correo spam, detectores de imágenes en captchas y otro tipo de aplicaciones.
2. Aprendizaje No Supervisado (Unsupervised Learning)
Este tipo de Machine Learning trabaja con la inserción de datos no etiquetados y de los cuales no se conoce el resultado con antelación. Es muy útil para reducir la dimensionalidad de los datos minimizando la pérdida de información
Una técnica muy conocida de Aprendizaje No Supervisado, el Clustering. De forma previa no se posee una estructura lógica de los Datos, sin embargo y gracias a este modelo, esta data se va segmentando y agrupando en función de características similares.
Este tipo de análisis es implementado con regularidad en segmentaciones de mercado, en la que, a partir de toda una serie de características, el Machine Learning es capaz de encontrar un número de grupos con características similares definido por el Data Scientist.
3. Aprendizaje Reforzado (Reinforcement Learning)
Este aprendizaje se aleja más de los dos anteriores, ya que forma parte de lo que conocemos como aprendizaje profundo (Deep Learning). Su objetivo principal es construir modelos que optimicen el rendimiento en base a resultados ya obtenidos anteriormente.
Para ello, su sistema de aprendizaje esta basado en premios. Si la máquina lo hace bien, recibe un premio (valor positivo) si lo hace mal una “penalización” (valor negativo).
Gracias a este modelo, la máquina es capaz de entrenarse hasta dar con una buena solución y además, aprende de forma inteligente cuando empieza a tomar las decisiones “acertadas”
El aprendizaje reforzado es una de las técnicas de Machine Learning más famosas del sector tecnológico.
Algoritmos comunes de Machine Learning
Como se ha mencionado anteriormente, el aprendizaje automático de las máquinas es posible gracias a ciertos algoritmos que identifican y aprenden de patrones.
Los principales algoritmos que se encargan de ello son:
1. Árboles de Decisión
Un árbol de decisión es un mapa de los posibles resultados de una serie de decisiones relacionadas.
Este algoritmo de Machine Learning, por lo general, comienza con un único nodo que luego, se ramifica entre todos los resultados posibles. Hay tres tipos diferentes de nodos: nodos de probabilidad, nodos de decisión y nodos terminales.
Un árbol de decisión es un algoritmo supervisado de aprendizaje automático porque para que aprenda un modelo determinado necesitamos una variable dependiente en el conjunto de entrenamiento.
2. Algoritmos de regresión
La regresión lineal es un algoritmo supervisado de Machine Learning.
Lo que hace es en función de unos datos en un diagrama de X e Y, se traza una línea que indicará la tendencia de dichos valores.
La fórmula de la recta es la siguiente:
Y=mX+b
Donde Y es el resultado, X es la variable, m la pendiente (o coeficiente) de la recta y b la constante.
3. Algoritmos basados en Instancias
En este tipo de aprendizaje automático, se almacenan los ejemplos de entrenamiento y, cuando se quiere clasificar un nuevo objeto, se extraen los elementos parecidos y se usa los datos de estos para clasificar al nuevo objeto.
Este tipo de aprendizaje también se conoce como lazy learning o memory-based learning donde los datos de entrenamiento se procesan solo hasta que se requiere (cuando se requiere contestar alguna pregunta), y la relevancia de los datos se mide en función de una medida de distancia.
4. Algoritmos de Clustering
El clustering es un proceso importante en el campo del machine learning, ya que, usando algoritmos matemáticos, permite agrupar conjunto de objetos no etiquetados para luego, conseguir crear subgrupos de datos llamados Clusters.
Este tipo de proceso es aplicado en modelos de tipo no supervisados. Gracias a su implementación, el sistema puede analizar los datos, realizar la tarea y encontrar los posibles errores dentro de su funcionamiento.
En el siguiente ejemplo se representa un clustering en el que cada color, forma parte de un subgrupo (cluster) determinado.
5. Algoritmos de Redes Neuronales
Las redes neuronales pueden ser el algoritmo de Machine Learning más potente y a la vez más complejo.
Su meta es la de intentar emular la forma de tomar decisiones de un ser humano, de modo “similar” a como lo hacen nuestras neuronas, unidades encargas de interpretar información e interconectarse entre sí.
Las redes neuronales son, por tanto, un conjunto de algoritmos diseñados especialmente para reconocer patrones.
El ejemplo mas frecuente de red neuronal es el Deep Learning, un tipo de red neuronal que funciona por capas jerarquizadas. La primera capa se centra en aprender un concepto básico, la segunda capa en algo más complejo, y así, capa a capa, va profundizando hasta alcanzar el resultado deseado.
Aplicaciones del Machine Learning
La tendencia en la actualidad es que cada vez más empresas demandan a profesionales del Data Science especializados en Análisis de Datos, Predicciones, Machine Learning, etc.
Esto es así, debido a la cantidad de soluciones y beneficios que puede aportar un buen modelo de Machine Learning a cualquier empresa o institución.
A continuación, vamos a exponer los 10 casos de aplicación de Aprendizaje Automático más comunes:
- Detección de rostro. El ejemplo más simple y cotidiano que seguro que te suena, es el poder desbloquear tu smartphone cuando reconoce los rasgos de tu cara.
- Análisis de Gmail. La plataforma de correos electrónicos de Google usa las técnicas de Machine Learning para identificar que correos son maliciosos, contienen virus o son Spam para que no te lleguen a la bandeja de entrada.
- Anti-virus. Nuestros sistemas de detección de Malwares también aplican técnicas de aprendizaje para detectar posibles ataques a nuestros ordenadores y frenarlos a tiempo.
- En el Marketing. Para conocer mejor a tus clientes, segmentar el mercado y predecir las ventas
- Reconocimiento de voz. Un avance en el que Google está haciendo hincapié para que los usuarios puedan realizar las búsquedas a través de la voz. Actualmente funciona, y lo que se está haciendo es entrenar cada vez más al modelo para que sea capaz de identificar dialectos, expresiones…. Y muestre resultados más precisos
- Vehículos Autónomos. Un avance en el cual están apostando las grandes empresas automovilísticas, es en el vehículo autónomo basado en el aprendizaje automático. Se pretende entrenar grandes modelos de conducción hasta que llegue el punto en que, un coche pueda ser conducido por sí mismo, sin necesidad de que el factor humano intervenga directamente
- Detectar fraudesen transacciones: Empresas como PayPal y criptomonedas como BITCOIN ya utilizan el Machine Learning para combatir el blanqueo de dinero y los fraudes.
- Predecir fallos en la maquinaria
- Video juegos:Se utiliza esta tecnología para darle vida a los bots que interactúan con el jugador.
- Predecir el tráfico en las ciudades
Conclusión
Quizás, tras haber leído todo esto, entiendas ahora el porque se habla tanto del aprendizaje automático de las máquinas. Esta rama perteneciente a la Inteligencia Artificial aporta una cantidad de beneficios a las empresas e instituciones, que la convierte en una de las tecnologías disruptivas del momento.
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