Conoce la historia del machine learning: ¡desde sus inicios!

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Tokio School | 27/04/2022

El machine learning (aprendizaje automático) es una de las aplicaciones del desarrollo de la inteligencia artificial (IA). Los algoritmos de aprendizaje automático pueden hacer que un software aprenda sin necesidad de supervisión. La historia del machine learning para llegar hasta este punto ha sido larga y en este artículo vamos a repasar todos los hitos importantes.

Además, de un viaje por la historia del aprendizaje automático, también veremos exactamente que es y como un curso de Programador Python con especialidad en machine learning te puede ayudar a formar parte de la revolución de los algoritmos de aprendizaje automático.

Machine Learning: qué es y cómo funciona

Antes de empezar a ver el desarrollo de la historia de machine learning, vamos a ver resumidamente en que consiste. De manera muy resumida, el aprendizaje automático sirve para el desarrollo de programas informáticos y ampliaciones que sean capaces de aprender a partir de los datos y la información que recopilan.

Este aprendizaje puede ser supervisado o no supervisado y para que se produzca se desarrollan una serie de algoritmos basados en estadística y probabilidad. Además de esto, también se pueden implementar modelos de redes neuronales que mejore la capacidad de aprendizaje de los programas.

Historia del machine learning: comienzos en el desarrollo del aprendizaje automático

La historia del machine learning comienza a mediados del siglo XX y se trata de una disciplina que se concibe por primera vez a partir del modelado matemático de las redes neuronales humanas. Walter Pitts y Warren McCulloch publican en 1943 un artículo que intenta mapear matemáticamente el pensamiento y la toma de decisiones en los seres humanos.

Unos años después de este primer hito, en 1950, Arthur Samuel desarrolla un programa de ordenador para jugar a las damas. En este programa, con una memoria muy limitada, la máquina es capaz de elegir sus movimientos mediante la estrategia minimax (tomar decisiones esperando el peor escenario en la respuesta del adversario), que pasó a denominarse algoritmo minimax.

Alan Turing propuso en 1950 una prueba mediante la cual determinar si una máquina es inteligente. En ella la máquina debía convencer a un humano de que también era humana.

Samuel diseñó mecanismos que mejoraban sus primeras versiones del programa y lo llamó aprendizaje de memoria. El programa que había desarrollado fue capaz de registrar y memorizar todas las posiciones que había visto y al combinar esto con lo que ya había, el juego de las damas mejoró. Ya en 1952, al científico se le ocurrió el nombre de machine learning.

Unos años más tarde, también en el seno de IBM, Frank Rosenblatt combinó el modelo de las redes neuronales con los esfuerzos en machine learning de Samuel y creó una máquina para el reconocimiento de imágenes llamada Perceptrón.

Sin embargo, aunque era prometedor, no era capaz de reconocer muchos patrones visuales. Tras esto pasaron muchos años antes de que la investigación de redes neuronales y aprendizaje automático volviera a tener impacto, ya que no resurgió hasta la década de 1990.

Historia de machine learning: separación de caminos

En sus comienzos, el desarrollo de las investigaciones relacionadas con el machine learning y la IA iban de la mano. Esto cambiaría a finales de los 70, ya que es en este momento cuando el desarrollo en IA se centra en el uso de enfoques lógicos basados en el conocimiento en lugar de en el uso de algoritmos.

Además, los investigadores también dejan a un lado la investigación sobre redes neuronales. Esto provoca una ruptura entre las dos disciplinas porque, hasta ese momento, los algoritmos de aprendizaje automático habían servido para entrenar a las IA.

A partir de 1990 y con el incremento de Internet, se retoman las investigaciones en redes neuronales.

En este punto, el camino que toma la historia de machine learning pasa por una lucha y un cambio en el enfoque de la industria. Se opta por la practicidad y por el desarrollo de aplicaicones que resuelvan problemas prácticos en la prestación de servicios.

De este modo, el machine learning cambia de puntos de vista parejos y heredados de las investigaciones en IA a emplear enfoques basados en la teoría de la probabilidad y en las estadísticas. Un gran empuje a este enfoque tiene lugar en el momento en el que Internet empieza a crecer y cada vez hay más datos digitales a los que acceder.

En este contexto, empezaron a aparecer y desarrollarse nuevos algoritmos de machine learning y programas informáticos inteligentes que hacia de todo, desde planificar rutas de viaje hasta llegar al reconocimiento de voz o aprender a derrotar a un campeón mundial de ajedrez.

El machine learning en la actualidad

En estos momentos, el machine learning es una disciplina necesaria para todo tipo de negocios y para la investigación en muchas empresas y universidades. La combinación del desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático con los modelos de redes neuronales está ayudando a los sistemas informáticos a mejorar su rendimiento.

A esto se suma el gran desarrollo de Internet que existe en la actualidad y, con ello, las grandes cantidades de información y el rastro que dejamos con el uso de aplicaciones y la navegación web. En este sentido, el desarrollo del Big Data y su implementación en los procesos empresariales también ha contribuido a mejorar los algoritmos y el desarrollo del aprendizaje automático.

El aprendizaje automático se empela, entre otras cosas, para la exploración espacial, ya que ayuda en la identificación de exoplanetas.

En estos momentos la historia del machine learning ha llevado a esta disciplina de un simple juego de damas al desarrollo de toda una industria de vehículos autónomos, desarrollo de algoritmos para robots, automatización de procesos, herramientas de análisis, chatbots, etc.

Son muchas las aplicaciones que tiene en la actualidad y su crecimiento seguirán siendo amplio en el futuro, lo que abre una puerta a todos aquellos que se formen y adquieran las habilidades adecuadas para trabajar en machine learning.

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La historia del Machine Learning tiene ya un recorrido. Sin emabargo, se trata de una disciplina que aún tiene mucho por ofrecer y mucho terreno para seguir creciendo y evolucionando. Tu puedes formar parte de ese futuro, escribir lo que está por venir, pero, lo primero que debes hacer es especializarte.

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