El aprendizaje automático, o machine learning en inglés, es una rama de la inteligencia artificial que se centra en el desarrollo de algoritmos y técnicas que permiten a las computadoras aprender a partir de datos y realizar tareas específicas sin ser programadas explícitamente para cada una de ellas.
En lugar de seguir instrucciones específicas, los sistemas de aprendizaje automático utilizan algoritmos para analizar grandes cantidades de datos, detectar patrones y hacer predicciones o tomar decisiones basadas en esos patrones. Un algoritmo es un conjunto de instrucciones paso a paso diseñadas para realizar una tarea específica o resolver un problema. Estos algoritmos son entrenados utilizando conjuntos de datos que contienen ejemplos de entrada y salida esperada, lo que permite que el sistema aprenda y mejore su rendimiento con el tiempo.
¿Cómo funciona el Machine Learning?
El funcionamiento del machine learning se basa en el concepto fundamental de aprender patrones a partir de datos. Aquí te compartimos los pasos que suelen llevarse a cabo para poner en marcha un modelo de aprendizaje automático:
-
Recopilación y proceso de datos:
El primer paso es recopilar datos relevantes para la tarea que se quiere abordar. Pueden ser de diferentes fuentes, como bases de datos, sensores, registros históricos, etc. Una vez recopilados, es importante procesarlos para limpiarlos y prepararlos para el análisis. Esto puede implicar eliminar valores atípicos, manejar información faltante, etc.
-
División de datos:
Se dividen los datos en al menos dos conjuntos: uno de entrenamiento y otro de prueba. El conjunto de entrenamiento se utiliza para entrenar el modelo, mientras que el conjunto de prueba se utiliza para evaluar su rendimiento.
-
Selección del algoritmo:
Se elige un algoritmo apropiado para la tarea en cuestión. Esto puede depender de factores como el tipo de datos, la naturaleza del problema (clasificación, regresión, agrupamiento / clustering, etc.), el tamaño del conjunto de datos, entre otros.
-
Entrenamiento del modelo:
Utilizando el conjunto de datos de entrenamiento, el algoritmo de machine learning ajusta sus parámetros internos para aprender los patrones presentes en los datos. Durante el entrenamiento, el modelo busca minimizar una función de pérdida o error, que mide la discrepancia entre las predicciones del modelo y los valores reales.
-
Validación del modelo:
Una vez entrenado, el modelo se valida utilizando el conjunto de prueba. Se evalúa su rendimiento utilizando métricas apropiadas para la tarea, como precisión, exactitud, sensibilidad, etc.
-
Ajuste y despliegue del modelo:
Si el rendimiento del modelo no fuese el esperado, se pueden ajustar los parámetros o probar diferentes algoritmos para mejorar su eficacia. Una vez que se está satisfecho con el desempeño del modelo, se puede desplegar en producción para hacer predicciones sobre nuevos datos.
-
Monitoreo y mantenimiento:
Es importante monitorear el rendimiento del modelo en producción y actualizarlo periódicamente para asegurar que siga siendo relevante y preciso.
¿En qué se utiliza el Machine Learning?
Actualmente se utiliza en una amplia variedad de campos y aplicaciones debido a su capacidad para aprender de los datos y realizar tareas específicas de manera autónoma, y cada día diferentes compañías continúan creando, modificando, y optimizando nuevos modelos. Algunos de los campos de aplicación destacados son:
-
Medicina y salud:
Desde el diagnóstico médico hasta la recomendación de medicamentos, y la gestión de registros de pacientes, el machine learning se utiliza para analizar datos de salud y mejorar la precisión de los diagnósticos y pronósticos, la identificar patrones en grandes conjuntos de datos genómicos, y personalizar tratamientos acorde a los padecimientos.
-
Finanzas:
En el sector financiero, se utiliza para la detección de fraudes en transacciones, el análisis de riesgos crediticios, la predicción de tendencias del mercado, y la optimización de carteras de inversión.
-
Comercio electrónico y contenido en streaming:
Grandes plataformas de comercio electrónico como Amazon, AliExpress, y Mercado Libre, utilizan algoritmos para recomendar productos y servicios personalizados a los usuarios, basándose en su historial de navegación y compras anteriores.
Lo mismo puede observarse en plataformas de streaming como Netflix o Max, al recomendar películas y series similares a las que has visto anteriormente.
-
Automatización industrial y robótica:
En la industria, el machine learning se utiliza para optimizar procesos de fabricación, predecir fallos en equipos y maquinaria, recomendación y periodicidad de mantenimiento preventivo, y mejorar la eficiencia de los sistemas.
-
Procesamiento del lenguaje natural / Natural Language Processing (NLP):
El NLP es una rama que se centra en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. Se utiliza en aplicaciones como la traducción automática, la generación de texto, el análisis de sentimientos en redes sociales, y los chatbots.
-
Visión computarizada:
El machine learning se utiliza para desarrollar sistemas de reconocimiento de imágenes y videos, que pueden tener aplicaciones en seguridad, vehículos autónomos, asistencia médica, monitoreo de campos agrícolas, detección de nivel de ocupación en estacionamientos, entre otros.
-
Juegos y entretenimiento:
El machine learning se utiliza en la creación de Inteligencia Artificial dentro del desarrollo de videojuegos para optimizar el comportamiento de personajes no jugables (NPCs) y la generación procedural de los entornos digitales (como en Minecraft), e inclusive, con la adición de musicalización en momentos clave de la historia, acorde a lo que esté ocurriendo en el juego.
Ya, pero… ¿Machine Learning e Inteligencia Artificial son lo mismo?
Están relacionados, pero no son lo mismo.
Inteligencia Artificial (IA):
La IA es un campo amplio de la informática que se enfoca en crear sistemas que puedan realizar tareas que, típicamente, requieren inteligencia humana. Esto puede incluir el razonamiento, el aprendizaje, la percepción, la comprensión del lenguaje natural y la toma de decisiones. La IA abarca una amplia gama de técnicas y enfoques, incluido el machine learning, pero también otros como el procesamiento del lenguaje natural (NLP), la visión computarizada, la planificación y la robótica.
Machine Learning (Aprendizaje Automático):
El machine learning es una subdisciplina de la inteligencia artificial que se centra específicamente en el desarrollo de algoritmos y técnicas que permiten a las computadoras aprender a partir de datos y realizar tareas específicas sin ser programadas explícitamente para cada una de ellas. Se basa en la idea de que las computadoras pueden aprender de ejemplos pasados para realizar predicciones o tomar decisiones sobre nuevos datos.
¿Qué depara el futuro del Machine Learning?
Como mencionamos anteriormente, el machine learning está siendo aprovechado, desarrollado, y modificado por múltiples empresas para adaptar y usar esta técnica para diferentes propósitos, especialmente en la actualidad que las tecnologías emergentes han cobrado mayor fuerza y relevancia, junto a la Inteligencia Artificial, la Realidad Virtual,la Realidad Aumentada, y el Internet de las Cosas, que forman parte de un ecosistema tecnológico cada vez más integrado e interconectado.
Algunos de los avances que ya se pueden observar sería el Aprendizaje Profundo o Deep Learning, el cual emplea sistemas más complejos y avanzados para realizar tareas más críticas y precisas, el Aprendizaje Federado o Federated Learning, una técnica que entrena modelos de machine learning con datos distribuidos en múltiples dispositivos sin necesidad de comprometer información sensible, o el Aprendizaje Automático Cuántico, la cual emplea los principios de la mecánica cuántica para realizar cálculos automáticos de manera híper eficiente y rápida, y análisis de patrones y toma de decisiones en tiempo real.
Es así que el futuro del machine learning estará marcado por avances en técnicas de aprendizaje, enfoques para abordar problemas éticos y de privacidad, así como la aplicación en una amplia variedad de campos para mejorar la eficiencia, la precisión y la autonomía de los sistemas.
¡EMPRENDE CON NEUBOX!
Desde 2004 hemos ayudado a más de 200,000 clientes a alojar sus ideas en internet con un Hosting y/o Dominio de NEUBOX.
Visita nuestro sitio y anímate a emprender tu negocio en línea con ayuda de NEUBOX.
Síguenos en redes sociales para que te enteres de todas nuestras promociones:
Facebook @neubox
Instagram @neubox
Twitter @neubox
Linkedin @neubox
Youtube @neubox
TikTok @neubox
