La importancia del Machine Learning

El machine learning es un tipo de inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender por sí mismas, sin necesidad de ser programadas por una persona previamente.

Con el aprendizaje automático, las máquinas son capaces de aprender de forma constante y no solo para realizar las tareas para las que han sido creadas en un primer momento. El machine learning va mucho más allá. Siendo por otra parte, un método de análisis de datos que automatiza la construcción de modelos analíticos.

Los programas informáticos que rigen el funcionamiento de estas máquinas, cambian y se adaptan ante nuevos entornos y retos. Al recibir nuevos datos, las máquinas consiguen procesarlos por sí solas, para adaptar su comportamiento y la propia máquina es capaz de analizar, desarrollar e implementar métodos que le permitirán evolucionar, siguiendo un proceso de aprendizaje propio.

Esta tecnología avanza sin descanso y es así que prácticamente no podemos considerarla una “nueva tecnología” porque su evolución es diaria. Como hemos detectado que existen algunas lagunas en este ámbito, hemos preparado esta guía básica para entender qué es el machine learning o aprendizaje automático en ocho conceptos.

Debido a nuevas tecnologías de cómputo, hoy día el machine learning no es como el del pasado. Nació del reconocimiento de patrones y de la teoría que dice que las computadoras pueden aprender sin ser programadas para realizar tareas específicas; investigadores interesados en la inteligencia artificial deseaban saber si las computadoras podían aprender de datos. El aspecto iterativo del machine learning es importante porque a medida que los modelos son expuestos a nuevos datos, estos pueden adaptarse de forma independiente. Aprenden de cálculos previos para producir decisiones y resultados confiables y repetibles. Es una ciencia que no es nueva – pero que ha cobrado un nuevo impulso.

El Deep Learning es una parte fundamental del machine learning, ya que encontramos las redes neuronales artificiales, el algoritmo más empleado hasta la fecha y, como los programas de software de machine learning, están diseñados a imagen y semejanza del cerebro humano. De hecho, los imitan empleando millones de unidades computacionales que podríamos asemejar a las redes neuronales del cerebro humano.

Estas redes neuronales artificiales incrementan su capacidad de aprendizaje a cada minuto, y lo hacen de forma autónoma, sin necesidad de que nadie las supervise. Esta capacidad de aprendizaje se desarrolla en función de los estímulos externos que la red neuronal artificial esté recibiendo.

Esta red de unidades computacionales se organiza por capas a través de las cuales la información se propaga hasta llegar a una capa final en la que el sistema toma una decisión. Este aprendizaje, por el momento, puede estar supervisado o no supervisado, pero existe una tendencia creciente que apunta a un mayor desarrollo en el aprendizaje no supervisado por su utilidad para resolver problemas para los que no encontramos soluciones en la actualidad.

Como decíamos, el aprendizaje de estas máquinas puede darse de forma supervisada o no supervisada. Es decir, en el aprendizaje supervisado el sistema recibe las directrices humanas a través de algoritmos que pautan una línea de entrenamiento, así como los resultados finales que queremos obtener.

El resurgimiento del interés en el aprendizaje basado en máquina se debe a los mismos factores que han hecho la minería de datos y el análisis Bayesiano más populares que nunca. Cosas como los volúmenes y variedades crecientes de datos disponibles, procesamiento computacional más económico y poderoso, y almacenaje de datos asequible.

Todas estas cosas significan que es posible producir modelos de manera rápida y automática que puedan analizar datos más grandes y complejos y producir resultados más rápidos y precisos – incluso en una escala muy grande. Y con la construcción de modelos precisos, una organización tiene una mejor oportunidad de identificar oportunidades rentables o de evitar riesgos desconocidos.

El aprendizaje con refuerzo se utiliza a menudo para robótica, juegos y navegación. Con el aprendizaje con refuerzo, el algoritmo descubre a través de ensayo y error qué acciones producen las mayores recompensas.

Este tipo de aprendizaje tiene tres componentes principales: el agente (el que aprende o toma decisiones), el entorno (todo con lo que interactúa el agente) y acciones (lo que el agente puede hacer). El objetivo es que el agente elija acciones que maximicen la recompensa esperada en cierta cantidad de tiempo.