¿Qué es el Machine Learning, definición, tipos y donde es utilizado?

Hasta hace unos 10 años un computador que aceptaba las órdenes que se le daban mediante un teclado y un ratón era un gran logro, pero a pesar de esto, estas máquinas no contaban con la capacidad de hacer cosas por sí mismas a menos que fuesen programadas para ello.

Esto hacía que los procesos a pesar de ser mucho más rápidos por hacer uso de un computador, siguiesen necesitando de la mano de obra humana para funcionar.

¿Qué pasaría si un computador pudiese aprender por sí mismo y realizar trabajos con éxito? Bajo este concepto nace el Machine Learning o Aprendizaje Automático.

¿Tienes curiosidad de qué es , su definición y para qué sirve? Entonces te recomendamos que sigas leyendo.

¿Qué es Machine Learning?

La definición de Machine Learning es aprendizaje automático y aprendizaje de máquina son las 3 distintas formas de definir a una disciplina científica que es parte de la inteligencia artificial que se encarga de generar sistemas que aprenden por sí solos.

Este tipo de sistemas no necesitan de una programación como tal o una orden manual, sino que estos trabajan automáticamente bajo una serie de algoritmos y datos que le han sido entregados.

La característica principal del aprendizaje de máquina es que tiene la capacidad de predecir situaciones que aún no suceden basándose en los datos que previamente se le han dado.

 

¿Cómo funciona el Machine Learning?

El Machine Learning es un proceso bastante complejo, pero que no es demasiado difícil de entender.

En pocas palabras la manera de funcionar del aprendizaje de máquina es mediante la detección de patrones de comportamiento para poder predecir a qué nos enfrentaremos.

Puedes tomarlo de esta forma, imagina que deseas invertir en criptomonedas, pero con la gran variabilidad de precios deseas invertir en una que te dé una buena rentabilidad a largo plazo y que no genere pérdidas.

Para poder predecir cuál será la criptodivisa que no pierda valor en el tiempo hay muchos aspectos a tomar en cuenta, incluyendo la trayectoria en el precio de la moneda, capitalización de mercado o índices de compra y venta. Definitivamente son demasiados factores como para determinar cuál es el destino de esta criptomoneda a ciencia cierta, pero es posible hacer una predicción con un alto porcentaje de probabilidad de acierto.

Para saber a ciencia cierta cuál es la que tendrá más rentabilidad con el paso del tiempo deberemos obtener primero que todo los datos necesarios (trayectoria del precio, capitalización de mercado, etc.) para usarlos con un algoritmo que podría predecir cuál es la criptomoneda más rentable.

Esta es una manera bastante simple de explicar el concepto.

 

Tipos de Machine Learning

Cuando hablamos del aprendizaje de máquina es posible que hablemos sobre tres tipos, los cuales pueden ser:

 

Aprendizaje Supervisado (Supervised Learning)

Este tipo de Machine Learning requiere de datos previamente etiquetados para aprender a realizar su trabajo.

Prácticamente lo que se hace es darle una serie de datos previamente resueltos para que luego el aprenda a resolver problemas futuros.

Ejemplos de Aprendizaje Supervisado: Detección de spam en los correos, detección de imágenes en captchas, reconocimiento de escritura o voz, etc.

 

Aprendizaje No supervisado (Unsupervised Learning)

Para este caso los algoritmos no necesitan de datos etiquetados, pero sí de indicaciones previas, las cuales le enseñan a comprender y analizar la información que le será brindada.

Ejemplo de Aprendizaje No supervisado: Clasificar información, etc.

 

Reforzamiento de aprendizaje (Reinforcement Learning)

En este caso la máquina aprende de los refuerzos de la práctica basándose en el éxito o fracaso que tenga.

Los algoritmos a pesar de contar con información previa, se encargarán de aprender por su cuenta en base a la tasa de éxito que tengan en sus resultados para poder resolver los problemas entregados.

Un gran ejemplo de este tipo de Machine Learning es AlphaZero, una inteligencia artificial de Google que en sólo cuatro horas logró aprender todas las posibles jugadas del ajedrez y vencer al campeón del mundo 28 veces de 100 partidas, las demás fueron empate y no tuvo ninguna derrota.

 

¿Dónde se usa el Machine Learning?

El aprendizaje automático se encuentra en casi todos lados. Algunos ejemplos de las áreas donde se hace uso de Machine Learning son:

 

Búsquedas online

Con el paso del tiempo los buscadores han intentado evolucionar para conseguir los mejores resultados, para ello, tanto Google como otros buscadores hacen análisis sobre los resultados de la web y el tiempo de permanencia en las mismas.

Estos datos se recolectan para luego poder brindar mejores resultados.

 

Business Inteligence

Tomar decisiones dentro de una empresa no es nada fácil, por lo cual es importante aprender a analizar absolutamente todos los datos con los que cuenta la empresa.

Muchos sistemas de aprendizaje automático pueden ayudar a tomar decisiones de la empresa bastante acertados para mejorar el rendimiento de la misma.

 

Antivirus

Todos los días nacen nuevos virus o se modifican las versiones ya existentes, por lo cual el que un antivirus cuente con una base de datos actualizada no es suficiente.

Para ello, los mismos cuentan con un aprendizaje automático que se basa en los comportamientos del malware para detectarlos y detenerlos.

 

Predicción en gustos

Si usas Google Play, Amazon o Mercado Libre es probable que notes que muchas veces entre las cosas que quizás te gusten hay cosas que realmente van contigo, ya que estos cuentan con un sistema de aprendizaje de máquina eficaz.

Se basan en las búsquedas y cosas que has comprado o descargado para poder saber qué deberían brindarte.

 

Salud

Los algoritmos de aprendizaje automático son capaces de detectar y prevenir enfermedades como el cáncer de mama con incluso un año de anticipación, influyendo directamente en el posible tratamiento y el porcentaje de éxito de curación.

 

Detección de fraudes

Para un procesador de pagos como PayPal o Payoneer controlar un alto volumen de transacciones es completamente imposible a menos que se haga uso de un sistema de aprendizaje automático.

Estos sistemas encontrarán movimientos extraños que podrían ser fraude y toman sus prevenciones.

Detección de terremotos en Google

Los terremotos son uno de los desastres naturales más poderosos del planeta tierra. Lo peor es que no pueden ser detenidos, ya que estos se generan cuando energía es liberada bajo tierra en forma de ondas que son indetenibles. Sin embargo, a pesar de que estos fenómenos no pueden ser detenidos, los científicos están buscando utilizar el machine learning para predecirlos.

Un estudio de la Universidad de Harvard afirma que es posible predecir terremotos utilizando inteligencia artificial. Esta universidad se ha puesto de acuerdo con el equipo de Google para combinar las tecnologías de Aprendizaje automático y Aprendizaje Profundo.

El estudio se llevó a cabo con la información de más de 100 terremotos importantes que se han generado en el mundo.

Después de tener la base de datos, se usó una red neuronal con los datos anteriores, pero el resultado de los investigadores fue bastante interesante.

A pesar de que ellos buscaban un sistema que lograra predecir los terremotos principales, este que crearon era mucho mejor comprendiendo las réplicas de esto. Los datos que brindó la IA generaron información sobre posibles réplicas a corto plazo.

Si bien, lo ideal es que se lograra encontrar una predicción a los terremotos iniciales, predecir las réplicas también es importante. Hay que tener en cuenta que muchas réplicas de terremotos pueden llegar a ser incluso más poderosas y desastrosas que los movimientos sísmicos iniciales.