¿Qué sabes sobre el Machine learning y sus aplicaciones?

El machine learning, o aprendizaje automático, es un concepto clave para el desarrollo de la Inteligencia Artificial. Se refiere propiamente a la capacidad de un software o una máquina para aprender, lo que posible mediante la incorporación de ciertos algoritmos en su programación. En los últimos años, se han concretado avances extraordinarios en este campo, pero sus aplicaciones siguen siendo desconocidas por buena parte de la población.

¿Qué es el machine learning y cómo funciona?

Machine learning es una de las disciplinas de las ciencias informáticas más íntimamente relacionadas a la Inteligencia Artificial. Su gran pilar consiste en el desarrollo de máquinas y softwares capaces de aprender y llevar a cabo ciertas acciones automáticamente.

En este punto, debemos aclarar a que nos referimos cuando decimos que una máquina es capaz de aprender. El aprendizaje, en este contexto, se refiere a la capacidad de un sistema para identificar ciertos patrones complejos que se determinan a partir de un gran número de parámetros.

Con ello, en realidad una maquina (o un software) no puede aprender por sí misma. Sino que su programación contiene algoritmos que se modifican constantemente, gracias al ingreso de datos en su interfaz. Ello permite que su sistema sea capaz de predecir escenarios futuros y realizar ciertas acciones automáticamente, en función de las condiciones presentadas.

Por lo tanto, el machine learning no se trata de generar máquinas “pensantes” o robots con consciencia (lo que está fuera de nuestro alcance en la actualidad). Pero sí de sistemas que pueden desencadenar ciertas acciones de manera automática, sin la necesidad de intervención humana constante.

Tipos de machine learning y ejemplos de sus aplicaciones

En función de los algoritmos incluidos en su programación, podemos dividir el aprendizaje automático o machine learning en tres grandes categorías:

Aprendizaje supervisado

Este tipo de algoritmos cuenta con un aprendizaje previo, que se basa en un sistema de etiquetas. A su vez, este sistema está asociado a ciertos datos que les permiten hacer predicciones o realizar acciones.

Un ejemplo muy simple de este tipo de machine learnign está en el detector de spam de tu correo electrónico. Este mecanismo etiqueta automáticamente, sin que necesites comunicarle una orden, un mensaje como spam (o no), en función de los patrones que ha asimilado de tu historial de e-mails.

En este caso, algunos elementos que influyen en su toma de acción son: el remitente, las palabras clave en el asunto del e-mail, la relación entre texto e imágenes usadas en el mensaje, entre otros.

Aprendizaje no supervisado

A diferencia de los anteriores, estos algoritmos no incorporan un aprendizaje previo. De esta manera, deben enfrentarse a un “bombardeo” de datos para lograr identificar patrones y organizarlos de alguna manera.

Este tipo de aprendizaje automático viene siendo muy empleado en las estrategias de marketing digital. Su funcionamiento permite encontrar y definir patrones a partir de una infinidad de datos provenientes de canales en línea, como las redes sociales. El análisis de estos patrones permite segmentar el público y generar campañas de marketing más específicas.

Aprendizaje “por refuerzo”

Probablemente es el tipo de machine leaning con el que menos contacto tenemos (al menos por ahora). Estos algoritmos tienen como objetivo aprender a partir de sus propias experiencias. Es decir, que deben desarrollar la capacidad de tomar acciones ante diferentes circunstancias, basados en un proceso de tentativa y error que refuerza las decisiones correctas.

Actualmente, este tipo de aprendizaje automático se utiliza para optimizar los sistemas de reconocimiento facial. Pero podrá tener unos empleos muy promisores en la Medicina y la Genómica, auxiliando en el diagnóstico de enfermedades y la clasificación de las secuencias de ADN.