¿Qué es el machine learning?
Definición de machine learning
El machine learning (ML) es un tipo de inteligencia artificial (IA) que imita el aprendizaje humano y permite que haga predicciones más precisas sin necesidad de programación explícita para cada tarea. Además, mejora sus predicciones y resultados utilizando, analizando y relacionando todos los datos que ha recibido.
Podemos ver el uso del aprendizaje automático en la vida diaria. Por ejemplo, para recomendarte series según lo que has visto antes, corregir errores de escritura o encontrar la mejor ruta al trabajo basándose en datos de tráfico tuyos y de otras personas.
Machine learning vs. Deep learning vs. IA
Aunque los términos machine learning, deep learning e IA ahora hacen parte del panorama digital más amplio, tienen diferencias muy claras. La IA es un concepto amplio de las máquinas que realizan tareas de una manera que consideramos inteligente. El machine learning es una rama de la IA que usa algoritmos y modelos estadísticos para permitir que las máquinas mejoren en las tareas con la experiencia.
El deep learning, por su parte, es una subrama del aprendizaje automático que imita las redes neuronales del cerebro humano, analiza patrones complejos en grandes cantidades de datos y crea sistemas sofisticados capaces de tomar decisiones por sí mismos.
El machine learning necesita intervención humana, mientras que el deep learning puede evaluar los resultados de forma independiente y decidir si cumple o no con los objetivos planteados.
| | Inteligencia artificial (IA) | Machine learning (ML) | Deep learning (DL) |
|---|---|---|---|
| Definición | Un campo de las ciencias de la informática enfocado en crear sistemas inteligentes. | Una rama de la IA que permite a los sistemas aprender de los datos. | Una especialización del ML que usa redes neuronales artificiales para el aprendizaje. |
| Cómo funciona | Imita la inteligencia humana para realizar tareas. | Usa algoritmos para aprender y hacer predicciones. | Usa redes neuronales de varias capas para tareas complejas. |
| Ejemplos | Chatbots, vehículos autónomos e IA para juegos. | Sugerencias de series para ver, corrección de errores de escritura, mapas con rutas. | Reconoce imágenes y voz, procesamiento avanzado del lenguaje natural. |
| Dependencia de datos | Puede funcionar con enfoques basados en reglas o datos. | Altamente dependiente de datos para entrenar modelos. | Requiere grandes cantidades de datos para el entrenamiento. |
¿Por qué es importante el machine learning?
El machine learning es importante porque hoy en día hay tecnologías que usamos a diario y que tienen detrás al aprendizaje automático, como los motores de búsqueda que muestran resultados relevantes al instante. Cada vez afecta más áreas de nuestras vidas.
- Automatización de tareas: los chatbots de atención al cliente pueden manejar consultas rutinarias, permitiendo que los humanos se concentren en problemas más complejos.
- Predicciones más precisas: los sistemas de pronóstico meteorológico usan machine learning para predecir las condiciones climáticas con mayor precisión a través del análisis de datos históricos.
- Personalización: las plataformas de streaming recomiendan películas y series según tu historial y preferencias.
- Eficacia y velocidad: los algoritmos de inversión analizan datos del mercado y ejecutan operaciones en milisegundos, mucho más rápido que un humano.
- Logística y gestión: las plataformas de comercio electrónico lo usan para gestionar inventarios y logística de miles de productos y millones de clientes.
- Aprendizaje continuo: los asistentes de voz mejoran su capacidad para entender acentos y patrones a medida que interactúan con más usuarios.
- Mayor seguridad: los bancos usan aprendizaje automático para monitorear transacciones y detectar actividades fraudulentas al reconocer patrones inusuales.
- Innovación en varios sectores: los asesores de inversión pueden dar consejos personalizados al analizar datos financieros y tendencias del mercado, mientras que hay herramientas que ayudan a diagnosticar enfermedades revisando imágenes médicas e historiales de pacientes. También se usa en carros automáticos para analizar datos de sensores y tomar decisiones en tiempo real para evitar obstáculos y manejar de forma más segura.
¿Cómo funciona el machine learning?
Entender cómo funciona el machine learning te ayuda a tener una mejor idea de cómo las tecnologías que usas a diario, como los sistemas de recomendación y los asistentes de voz, toman decisiones y mejoran con el tiempo.
Básicamente, el machine learning funciona usando algoritmos para analizar y aprender de los datos. Este es el proceso:
- 1.Recopilación de datos: el primer paso es que un científico o ingeniero de datos reúna información de entrenamiento relevante que proviene de diversas fuentes como bases de datos o interacciones de usuarios.
- 2.Preparación de datos: luego, los ingenieros limpian y organizan la información de entrenamiento, eliminando errores o inconsistencias para que sea apta para el análisis.
- 3.Selección de un modelo: los especialistas eligen un tipo de modelo de machine learning (por ejemplo, regresión lineal, árboles de decisión, redes neuronales, etc.) según el problema en cuestión.
- 4.Entrenamiento del modelo: se entrena usando una parte de los datos. Durante el entrenamiento, el modelo aprende patrones y relaciones dentro de la información.
- 5.Evaluación del modelo: los especialistas prueban el modelo con datos nuevos para evaluar su rendimiento.
- 6.Ajustes: afinan y ajustan para mejorar su precisión según los resultados de la evaluación.
- 7.Implementación: cuando el modelo de machine learning está funcionando bien, el científico de datos lo implementa para hacer predicciones o tomar decisiones sobre datos nuevos y no vistos.
- 8.Monitoreo y actualización: los investigadores monitorean continuamente el rendimiento de sus modelos de machine learning y los actualizan a medida que hay nuevos datos disponibles.
Los modelos de machine learning usan algoritmos para aprender de los datos y hacer predicciones o decisiones. Estos algoritmos definen las reglas y procesos de cómo los modelos de aprendizaje automático interpretan y analizan la información.
Algoritmos de machine learning
Los algoritmos de machine learning son los métodos o procedimientos que permiten a los computadores aprender y hacer predicciones o decisiones basadas en datos. Existen diferentes algoritmos de aprendizaje automático, cada uno diseñado para tipos específicos de tareas e información. Estos son algunos de los más comunes:
- Regresión lineal: predice valores encontrando la línea de mejor ajuste a través de los datos. Por ejemplo, las empresas inmobiliarias la usan para estimar el precio de venta de un inmueble según factores como metros cuadrados, número de habitaciones y ubicación.
- Árboles de decisión: clasifican información en diferentes categorías dividiéndola en ramas según las variables que le fueron entregadas y hasta llegar a una decisión. Los bancos los usan para clasificar solicitantes de préstamos en categorías de riesgo evaluando factores como puntaje de crédito, ingresos e historial laboral.
- Redes neuronales artificiales: procesan datos de audio y visuales a través de capas de nodos conectados (las “neuronas”) que imitan el cerebro humano. Los asistentes virtuales como Siri y Alexa las usan para reconocer y entender el lenguaje hablado.
- K-means (agrupamiento): agrupa datos en categorías según similitud, identificando patrones que los humanos podrían pasar por alto. Las empresas de marketing lo usan para segmentar clientes según comportamiento de compra y desarrollar campañas personalizadas para cada grupo.
Tipos de machine learning
El machine learning puede categorizarse en varios tipos, incluyendo aprendizaje supervisado, no supervisado, semisupervisado y por refuerzo. Cada uno ofrece formas diferentes de analizar e interpretar datos.
Machine learning supervisado
El machine learning supervisado implica alimentar a un algoritmo con datos de entrada y de salida deseados, así se “entrena”para hacer predicciones. Luego, analiza la información, descubre patrones y aprende gradualmente a relacionar datos de entrada con los de salida.
Se usa en herramientas de detección de spam ya que logra clasificar los correos al entrenar con emails que incluyen características como el asunto, la dirección del remitente y la frecuencia de uso de las palabras clave.
Machine learning no supervisado
Los algoritmos de machine learning no supervisado encuentran patrones en los datos por sí mismos sin intervención humana. Esta capacidad les permite realizar tareas más complejas y versátiles que el aprendizaje supervisado, aunque son menos precisos.
Las empresas usan estos algoritmos para agrupar y organizar consumidores según su comportamiento de compra, patrones de navegación e información demográfica con fines publicitarios.
Machine learning semisupervisado
El machine learning semisupervisado combina elementos del aprendizaje supervisado y no supervisado usando una mezcla de datos etiquetados y no etiquetados para que un modelo pueda aprender y hacer predicciones.
Se usa a menudo cuando no hay suficientes datos etiquetados para un enfoque puramente supervisado. Es común en reconocimiento de voz. El algoritmo recibe un conjunto pequeño de grabaciones etiquetadas con transcripciones y un conjunto grande de grabaciones sin etiquetar, mejorando así su precisión.
Aprendizaje por refuerzo
El aprendizaje por refuerzo es un tipo de machine learning donde un modelo recibe recompensas o penalizaciones según sus acciones y debe descubrir cómo maximizar las recompensas. Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo resuelven problemas complejos probando diferentes métodos hasta encontrar el que le entrega más recompensas.
Se usa con frecuencia en los vehículos automáticos para conducir y tomar decisiones en la carretera. El modelo recibe recompensas por mantenerse en el carril, evitar colisiones y seguir señales de tráfico.
¿Para qué se usa el machine learning?
El machine learning está detrás de muchos de los servicios que usamos con frecuencia. Las empresas lo utilizan porque es muy bueno encontrando patrones ocultos en los datos y ayuda a mejorar servicios sin tener que hacer grandes cambios en el código.
- Sugerencias en plataformas de streaming: las plataformas de contenido analizan lo que ves y recomiendan series similares que podrían gustarte.
- La función del autocorrector: muchas apps y dispositivos tienen un corrector automático que analiza lo que estás escribiendo y sugiere cambios.
- Detección de fraude en banca online: el machine learning puede detectar fraudes y prevenir el robo de identidad. Cuando se detecta una actividad sospechosa, tu banco puede congelar tu cuenta, como cuando te conectas desde otro país o haces compras que pueden resultar extrañas.
- Asistentes virtuales: los asistentes como Siri o Alexa analizan la información que los usuarios les dan, la comparan con datos previos y realizan diversas tareas.
- Chatbots y amigos virtuales: las herramientas basadas en machine learning pueden crear respuestas de texto similares a las humanas e involucrar a los usuarios en conversaciones naturales. La IA generativa, una aplicación avanzada del machine learning, ha revolucionado este campo al crear contenido original como texto, imágenes y audio que imita la creatividad humana.
- Aplicaciones de predicción de tráfico: Google Maps, Waze y otras apps similares analizan datos de tráfico y sugieren la ruta más rápida.
- Personas sugeridas en redes sociales: el algoritmo analiza tu ubicación, amigos, intereses, edad y lugar de trabajo y te presenta una lista de personas que podrías conocer.
- Filtros de spam: ayuda en la detección de phishing por correo electrónico evitando que mensajes peligrosos lleguen a tu bandeja de entrada.
- Relojes deportivos: este tipo de gadgets rastrean tus actividades, monitorean tu ritmo cardíaco y te notifican sobre factores como tu progreso o tiempo de descanso.
- Reconocimiento facial: el machine learning analiza datos biométricos e identifica personas comparando sus rostros en una base de datos.
- Canciones recomendadas: analiza los géneros musicales y artistas que escuchas y te muestra listas de reproducción que podrían gustarte.
Desafíos éticos del machine learning
Las herramientas de machine learning tienen un potencial increíble, pero también vienen con cuestiones éticas que vale la pena discutir.
Vigilancia
Usar sistemas de machine learning para la vigilancia humana es un tema controversial. Muchas ciudades usan programas de reconocimiento facial para monitorear espacios públicos e identificar delincuentes. Sin embargo, los activistas de la privacidad han planteado preocupaciones sobre su precisión y si es ético monitorear a las personas de esta manera.
Falta de transparencia
La IA todavía carece de regulación y leyes internacionales. No podemos estar seguros de cómo se usan las tecnologías de IA, incluidas las herramientas de machine learning, y quién está recopilando nuestros datos privados. Incluso pueden servir para propósitos peligrosos y beneficiar a grupos sospechosos.
Distribución desigual del poder
Las grandes empresas tienen más recursos para adoptar IA y sacar a sus competidores del mercado. Los expertos en tecnología coinciden en que quienes poseen avances de IA están varios pasos adelante.
Difusión de información inexacta
Limitar los recursos de los que la IA puede aprender podría resultar en alucinaciones o información falsa presentada como hechos. Sin verificación, las personas podrían continuar difundiendo información engañosa.
Privacidad
Las empresas recopilan muchos datos sobre nosotros, desde hábitos de navegación hasta ubicación. Aunque afirman que esta información es necesaria para darle a los usuarios la mejor experiencia posible, no podemos estar seguros de cómo se guarda y quién puede acceder a ella.
Teniendo en cuenta que las filtraciones de datos ocurren todos los días, la recopilación de información hace que todos seamos vulnerables. Y cuando las empresas introducen modelos de IA sin opción de exclusión, este riesgo solo empeora.
