Machine learning: qué es, cómo funciona y ejemplos que ya usas sin saberlo

El machine learning es una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender por sí mismas a partir de datos. Se ha vuelto habitual en sectores como la salud, el transporte, las finanzas o la vida diaria. Este artículo te ofrece una guía clara para comprender qué es, cómo funciona y de qué forma interactúas con ella.

¿Qué es el machine learning?

El machine learning es una técnica que permite a los sistemas informáticos aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia. Tales sistemas analizan grandes cantidades de datos, detectan patrones y, con base en ellos, hacen predicciones o toman decisiones.

Es importante diferenciar tres conceptos:

• Inteligencia artificial (IA). Busca que las máquinas imiten la inteligencia humana.
• Machine learning. Es una subcategoría de la IA centrada en que los algoritmos aprendan de datos.
• Deep learning o aprendizaje profundo. Es un tipo avanzado de machine learning que utiliza redes neuronales artificiales inspiradas en el cerebro humano para analizar información compleja como imágenes, texto o voz.

El machine learning comenzó a desarrollarse en la década de 1950, pero en los últimos años ha alcanzado su auge. Esto se debe al aumento masivo de datos digitales, la mejora en los ordenadores y los avances en algoritmos de aprendizaje.

¿Cómo funciona el machine learning?

La base del aprendizaje automático es simple: los sistemas aprenden de los datos. Esto se lleva a cabo mediante tres tipos de aprendizaje:

• Aprendizaje supervisado. El sistema se entrena con datos que ya incluyen una etiqueta. Por ejemplo, distinguir entre correos spam y no spam.
• Aprendizaje no supervisado. El sistema recibe datos sin etiquetar. Su tarea es encontrar estructuras ocultas, agrupar elementos similares o identificar patrones.
• Aprendizaje por refuerzo. El algoritmo aprende mediante ensayo y error. Realiza acciones y recibe recompensas o penalizaciones en función del resultado.

Un ejemplo de esto es una app que te sugiere rutas que se ajustan a tus horarios y preferencias. Esto sucede porque la app ha analizado tus hábitos de desplazamiento y el tráfico. Así logra optimizar tu experiencia.

Aplicaciones reales del machine learning

El machine learning está mucho más presente en tu vida diaria de lo que imaginas. Estos son algunos ejemplos concretos.

Recomendaciones en plataformas como Netflix o Spotify

Cada vez que ves una serie o escuchas una canción, estas plataformas registran tus preferencias. Con esa información, sus algoritmos aprenden lo que te gusta y te sugieren contenido que se adapta a tus hábitos.

Reconocimiento facial y de voz

Tu teléfono se desbloquea con tu rostro y puedes pedirles cosas a asistentes como Siri, Alexa o Google Assistant. Todo esto funciona gracias al machine learning.

Diagnóstico médico

Los algoritmos ayudan a analizar imágenes médicas para detectar señales tempranas de enfermedades. Esto puede aumentar la precisión diagnóstica y ayudar a los médicos a tomar decisiones.

Conducción autónoma

Coches como los de Tesla o Waymo utilizan sensores, cámaras y machine learning para interpretar su entorno, identificar peatones, semáforos y otros vehículos, y así tomar decisiones en tiempo real.

Correos spam y filtros inteligentes

Los servicios de correo utilizan algoritmos de aprendizaje para identificar correos no deseados. Analizan las variables para filtrar lo que se considera spam, y se ajustan cada vez que marcas un correo como tal.

Ventajas y riesgos del machine learning

Ventajas

• Automatización de tareas. Permite que los sistemas realicen tareas rutinarias de forma eficiente.
• Predicción de comportamientos. Anticipa tendencias, fallos o necesidades en sectores como la industria, el comercio o la salud.
• Optimización. Mejora procesos y decisiones en ámbitos como la logística, el marketing o el mantenimiento preventivo.
• Personalización a gran escala. Adapta productos, servicios o contenidos al perfil y necesidades de cada usuario.

Riesgos

• Sesgo en los datos. Si los datos de entrenamiento contienen prejuicios, el modelo los replicará.
• Falta de transparencia. Algunos algoritmos son difíciles de interpretar. Esto impide saber por qué se tomó una decisión.
• Dependencia tecnológica. Confiar demasiado en estos sistemas sin supervisión humana puede provocar errores graves.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es la diferencia entre IA y machine learning?

La IA es un campo amplio, mientras que el machine learning es una técnica específica dentro de ella.

¿Se necesita saber programar para aprender machine learning?

En niveles avanzados sí, pero existen cursos introductorios que no requieren conocimientos técnicos.

¿Dónde se usa el machine learning en la vida diaria?

En redes sociales, asistentes virtuales, apps de navegación, bancos, supermercados, etc.

¿Puede el machine learning reemplazar empleos?

Puede automatizar tareas, pero también crea nuevas profesiones tecnológicas.

¿El machine learning comete errores?

Sí. Todavía no tiene la capacidad de ser infalible.

Ahora que sabes qué es el machine learning, ¿te animas a descubrir cómo funciona la inteligencia artificial en tu móvil o en tus redes sociales? Explora más contenidos como este en nuestra sección de Ciencia.

Conclusión

Por último, el machine learning se utiliza en la seguridad digital, detectando comportamientos anómalos que puedan representar amenazas. Muchas empresas aplican estas tecnologías para proteger sus redes y prevenir fraudes, sobre todo en servicios bancarios y financieros.

En resumen, el machine learning no es solo una tecnología avanzada para científicos e ingenieros, sino una herramienta que ya impacta múltiples aspectos de nuestra vida diaria. A medida que esta tecnología continúa evolucionando, su presencia será aún más común, ayudándonos a vivir de manera más eficiente, personalizada y segura.

Lecturas recomendadas

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Machine learning en educación