¿Qué es y para qué sirve Machine Learning?; El aprendizaje automático o machine learning es una rama apasionante de la Inteligencia Artificial, y está a nuestro alrededor. El machine learning saca a relucir el poder de los datos de nuevas maneras, como cuando Facebook te sugiere artículos en tu feed.

Esta asombrosa tecnología ayuda a los sistemas informáticos a aprender y mejorar a partir de la experiencia, desarrollando programas informáticos que pueden acceder automáticamente a los datos y realizar tareas mediante predicciones y detecciones.

A medida que introduces más datos en la máquina, esto ayuda a los algoritmos a enseñar al ordenador, mejorando así los resultados obtenidos. Cuando le pidas a Alexa que reproduzca tu emisora de música favorita en Amazon Echo, irá a la emisora que hayas reproducido con más frecuencia. Puedes mejorar y perfeccionar aún más tu experiencia de escucha diciéndole a Alexa que se salte canciones, que ajuste el volumen y muchos más comandos posibles. El machine learning y el rápido avance de la Inteligencia Artificial hacen que todo esto sea posible.

Empecemos por responder a la pregunta: ¿Qué es el aprendizaje automático?

Para empezar, el machine learning es una subárea central de la Inteligencia Artificial (IA). Las aplicaciones de ML aprenden de la experiencia (o, para ser exactos, de los datos) como lo hacen los humanos, sin necesidad de programación directa. Cuando se exponen a nuevos datos, estas aplicaciones aprenden, crecen, cambian y se desarrollan por sí mismas. En otras palabras, el machine learning consiste en que los ordenadores encuentren información reveladora sin que se les diga dónde buscar. En cambio, lo hacen aprovechando algoritmos que aprenden de los datos en un proceso iterativo.

El concepto de machine learning existe desde hace mucho tiempo (piensa en la máquina Enigma de la Segunda Guerra Mundial, por ejemplo). Sin embargo, la idea de automatizar la aplicación de cálculos matemáticos complejos a los grandes datos sólo existe desde hace varios años, aunque ahora está ganando más impulso.

A alto nivel, el machine learning es la capacidad de adaptarse a nuevos datos de forma independiente y mediante iteraciones. Las aplicaciones aprenden de cálculos y operaciones anteriores y utilizan el «reconocimiento de patrones» para producir resultados fiables y fundamentados.

Ahora que entendemos qué es el aprendizaje automático, entendamos cómo funciona.

El machine learning es, sin duda, uno de los subconjuntos más apasionantes de la Inteligencia Artificial. Completa la tarea de aprender a partir de datos con entradas específicas para la máquina. Es importante entender qué hace que el machine learning funcione y, por tanto, cómo puede utilizarse en el futuro.

El machine learning Automático comienza con la introducción de datos de entrenamiento en el algoritmo seleccionado. Los datos de entrenamiento son datos conocidos o desconocidos para desarrollar el algoritmo final de machine learning. El tipo de datos de entrenamiento introducidos influye en el algoritmo, y este concepto se tratará más adelante.

Se introducen nuevos datos de entrada en el machine learning automático para comprobar si el algoritmo funciona correctamente. La predicción y los resultados se comparan entre sí.

Si la predicción y los resultados no coinciden, el algoritmo se vuelve a entrenar varias veces hasta que el científico de datos obtiene el resultado deseado. Esto permite que el algoritmo de machine learning aprenda continuamente por sí mismo y produzca la respuesta óptima, aumentando gradualmente su precisión con el tiempo.

En la siguiente sección se analizan los tres tipos y el uso del machine learning.

El Machine Learning es complejo, por lo que se ha dividido en dos áreas principales, el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado. Cada uno de ellos tiene un propósito y una acción específicos, que producen resultados y utilizan diversas formas de datos. Aproximadamente el 70% del Machine Learning es aprendizaje supervisado, mientras que el aprendizaje no supervisado representa entre el 10 y el 20%. El resto lo ocupa el aprendizaje por refuerzo.

1. Aprendizaje supervisado

En el aprendizaje supervisado, utilizamos datos conocidos o etiquetados para los datos de entrenamiento. Como los datos son conocidos, el aprendizaje es, por tanto, supervisado, es decir, dirigido a la ejecución con éxito. Los datos de entrada pasan por el algoritmo de Machine Learning y se utilizan para entrenar el modelo. Una vez entrenado el modelo en base a los datos conocidos, puedes utilizar datos desconocidos en el modelo y obtener una nueva respuesta.

La siguiente parte del artículo Qué es el aprendizaje automático se centra en el aprendizaje no supervisado.

2. Aprendizaje no supervisado

En el aprendizaje no supervisado, los datos de entrenamiento son desconocidos y no están etiquetados, lo que significa que nadie ha mirado los datos antes. Sin el aspecto de los datos conocidos, la entrada no puede ser guiada al algoritmo, que es de donde procede el término no supervisado.

Estos datos se introducen en el algoritmo de machine learning y se utilizan para entrenar el modelo. El modelo entrenado intenta buscar un patrón y dar la respuesta deseada. En este caso, a menudo es como si el algoritmo tratara de descifrar un código como el de la máquina Enigma, pero sin que intervenga directamente la mente humana, sino una máquina.

3. Aprendizaje por refuerzo

Al igual que los tipos tradicionales de análisis de datos, aquí el algoritmo descubre los datos mediante un proceso de prueba y error y luego decide qué acción da lugar a mayores recompensas. El aprendizaje por refuerzo consta de tres componentes principales: el agente, el entorno y las acciones. El agente es el que aprende o toma las decisiones, el entorno incluye todo aquello con lo que interactúa el agente, y las acciones son lo que hace el agente.

El aprendizaje por refuerzo se produce cuando el agente elige acciones que maximizan la recompensa esperada en un tiempo determinado. Esto es más fácil de conseguir cuando el agente trabaja dentro de un marco normativo sólido.

Veamos ahora por qué el Machine Learning es un concepto tan vital hoy en día.

Para responder mejor a la pregunta «¿qué es el Machine Learning?» y comprender los usos del Machine Learning, considera algunas de las aplicaciones del aprendizaje automático: el coche autodirigido de Google, la detección del fraude cibernético y los motores de recomendación en línea de Facebook, Netflix y Amazon.

Las máquinas hacen posible todas estas cosas filtrando piezas útiles de información y uniéndolas en base a patrones para obtener resultados precisos.

La rápida evolución del Machine Learning ha provocado el consiguiente aumento de los casos de uso, las demandas y la propia importancia del ML en la vida moderna. Los Big Data también se han convertido en una palabra de moda en los últimos años. Esto se debe, en parte, al aumento de la sofisticación del Machine Learning, que permite el análisis de grandes trozos de Big Data. El Machine Learning también ha cambiado la forma de extraer e interpretar los datos mediante la automatización de métodos/algoritmos genéricos, sustituyendo así las técnicas estadísticas tradicionales.

Ahora que sabes qué es el Machine Learning, sus tipos y su importancia, pasemos a los usos del Machine Learning.

Los resultados típicos de las aplicaciones de Machine Learning suelen incluir resultados de búsqueda en la web, anuncios en tiempo real en páginas web y dispositivos móviles, filtrado de spam en el correo electrónico, detección de intrusiones en la red y reconocimiento de patrones e imágenes. Todos ellos son subproductos del uso del Machine Learning para analizar volúmenes masivos de datos.

Tradicionalmente, el análisis de datos se basaba en el ensayo y el error, un enfoque que cada vez resultaba menos práctico gracias al aumento de los conjuntos de datos grandes y heterogéneos. El Machine Learning ofrece alternativas inteligentes para el análisis de datos a gran escala. El Machine Learning puede producir resultados y análisis precisos mediante el desarrollo de algoritmos rápidos y eficientes y modelos basados en datos para el procesamiento de datos en tiempo real.

Hay docenas de algoritmos diferentes entre los que elegir, pero no hay una opción mejor ni una que se adapte a todas las situaciones. En muchos casos, debes recurrir a la prueba y el error. Pero hay algunas preguntas que puedes plantearte y que pueden ayudarte a reducir tus opciones.

• ¿Cuál es el tamaño de los datos con los que vas a trabajar?
• ¿Cuál es el tipo de datos con los que vas a trabajar?
• ¿Qué tipo de información buscas en los datos?
• ¿Cómo se utilizarán esos datos?

Si te fijas en las opciones en función de su popularidad, Python se lleva la palma, gracias a las numerosas bibliotecas disponibles y a su amplio apoyo. Python es ideal para el análisis y la minería de datos y admite muchos algoritmos (de clasificación, agrupación, regresión y reducción de la dimensionalidad) y modelos de machine learning.

El machine learning empresarial ofrece a las empresas importantes conocimientos sobre la fidelidad y el comportamiento de los clientes, así como sobre el entorno empresarial competitivo. El machine learning también puede utilizarse para predecir las ventas o la demanda en tiempo real.

Las operaciones de machine learning (MLOps) son la disciplina de la entrega de modelos de Inteligencia Artificial. Ayuda a las organizaciones a escalar la capacidad de producción para obtener resultados más rápidos, generando así un valor empresarial vital.

Si estás estudiando qué es el machine learning, debes familiarizarte con los algoritmos y procesos estándar del machine learning. Entre ellos se encuentran las redes neuronales, los árboles de decisión, los bosques aleatorios, las asociaciones y el descubrimiento de secuencias, el refuerzo de gradiente y el embolsamiento, las máquinas de vectores de apoyo, los mapas autoorganizativos, la agrupación de k-means, las redes bayesianas, los modelos de mezcla gaussiana y otros.

Hay otras herramientas y procesos de Machine learning que aprovechan diversos algoritmos para obtener el máximo valor de los big data. Entre ellos se encuentran:

• Calidad y gestión integral de los datos
• Interfaces gráficas para construir modelos y flujos de procesos
• Exploración de datos interactiva y visualización de los resultados de los modelos
• Comparaciones de diferentes modelos de aprendizaje automático para identificar rápidamente el mejor
• Evaluación automatizada de modelos conjuntos para determinar los de mejor rendimiento
• Fácil despliegue de modelos para que puedas obtener rápidamente resultados repetibles y fiables
• Una plataforma integrada de principio a fin para la automatización del proceso de conversión de datos en decisiones

Para quienes estén interesados en aprender más allá de lo que es el machine learning, deben cumplirse algunos requisitos para tener éxito en la búsqueda de este campo. Estos requisitos incluyen:

• Conocimientos básicos de lenguajes de programación como Python, R, Java, JavaScript, etc.
• Conocimientos intermedios de estadística y probabilidad
• Conocimientos básicos de álgebra lineal. En el modelo de regresión lineal, se traza una línea a través de todos los puntos de datos, y esa línea se utiliza para calcular nuevos valores.
• Conocimientos de cálculo
• Conocimiento de cómo limpiar y estructurar los datos brutos en el formato deseado para reducir el tiempo de toma de decisiones.

Estos requisitos previos mejorarán tus posibilidades de seguir con éxito una carrera de Machine Learning.