Machine learning, ¿qué es y para qué sirve?

El avance tecnológico es imparable, la inteligencia artificial está cada vez más presente en nuestras vidas y el machine learning es una parte de esta ciencia. En este artículo vamos a explicar qué es machine learning, cuáles son sus principales características y que tipos de aprendizaje automático existen.

El machine learning es algo que está presente en tu día a día. Aplicaicones como Amazon, Netflix o Spotify hacen uso de algoritmos programados con aprendizaje automático para crear sus listas de recomendaciones personalizadas. Los chatbots de consulta de distintas webs también funcionan con este tipo de tecnología y los programas de reconocimiento de fotos son sistemas de IA que funcionan con redes neuronales antagónicas, que parten también de algoritmos de machine learning.

En este contexto, Python se ha erigido como el lenguaje de programación más empleado para la creación de este tipo de algoritmos. Por tanto, se hacen necesarios profesionales formados y cualificados. Por eso, a lo largo de este texto también hablaremos sobre como un curso de Programador Python con especialización en Machine Learning podrás formar parte de la revolución de la IA.

¿Qué es Machine Learning?

El machine learning o aprendizaje automático es una disciplina de trabajo dentro de la Inteligencia Artificial, que se considera una ciencia. Con la creación de aplicaciones que hagan uso del machine learning lo que se pretender es que estas sean, entre otras cosas, precisas en análisis predictivos basados en datos.

Los algoritmos de aprendizaje automático construyen modelos que se basan en los datos que contenga la muestra que se haya incorporado en ellos. A partir de estos datos recopilados el programa de machine learning filtra y “aprende” para ofrecer soluciones al problema que se le haya planteado.

El desarrollo de machine learning es especialmente interesante por sus aplicaciones comerciales actuales.

Por ejemplo, las recomendaciones de Netflix funcionan con este tipo de algoritmos. El programa recopila datos, los filtra y, con base en ellos, ofrece recomendaciones personalizadas a los usuarios de la aplicación. Otro ejemplo similar es la lista de recomendaciones de compras de Amazon o de música en el caso de Spotify.

Los usos y aplicaciones del aprendizaje automático van más allá y son muchas las perspectivas de futuro que tiene esta disciplina. En estos momentos el machine learning es un campo de investigación en constante desarrollo que se dedica a comprender y crear distintas formas de que los programas de ordenador aprendan para mejorar su rendimiento en un variado conjunto de tareas.

Tipos de Machine Learning y sus características

En machine learning, a menudo, se clasifican los distintos tipos de algoritmos que se crean en función de la manera en la que estos aprenden y mejoran. De este modo, nos encontramos con distintos enfoques básicos: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo.

Nop obstante las técnicas y el desarrollo de los algorimos de aprendizaje automático también se pueden emplear en el desarrollo de otros tipos de inteligencias artificiales, como las redes neuronales. Un ejemplo de ello son las redes generativas antagónicas, en las que se enfrentan dos tipos de algoritmos de machine learning para que uno aprenda del otro.

Por otra parte, también tenemos en caso del Deep Learning, que es un tipo concreto de aprendizaje automático que desarrollaremos a continuación junto con los otros enfoques básicos para la creación de este tipo de algoritmos de IA.

Aprendizaje supervisado

En este caso, el programa o el algoritmo de aprendizaje automático emplea conjuntos de datos etiquetados y seleccionados por los profesionales que lo entrenan.

En el aprendizaje supervisado se definen bien los límites del algoritmo y las variables que se desea que este evalúe para encontrar las soluciones al problema que se quiere que este resuelva.

Aprendizaje no supervisado

El aprendizaje no supervisado es un tipo de machine learning que implica a algoritmos que se entrenan con los datos en bruto, sin etiquetar y sin ningún tipo de delimitación en ellos.

En este caso, el programa debe escanear todos los datos, que normalmente son conjuntos de datos no estructurados, buscando patrones y correlaciones por sí mismo. No obstante, aunque los datos estén en bruto, los datos que se emplean están seleccionados por los profesionales que crean el algoritmo.

Aprendizaje por refuerzo

El aprendizaje por refuerzo es un tipo de machine learning que se emplea, sobre todo cuando se quiere que el programa realice y complete una tarea específica que tiene unas reglas determinadas y que requiere de varios pasos para completarse.

De este modo, los programadores crean un algoritmo para ejecutar una determinada tarea y, a medida que va cumpliendo o no con los pasos que la componen, le dan refuerzo positivo o negativo para que pueda llegar a finalizarla. No obstante, el algoritmo sigue decidiendo por si mismo cuál es el mejor camino a tomar.

Deep Learning

Cuando hablamos de Deep Learning o aprendizaje profundo estamos haciendo referencia a un subtipo de aprendizaje automático que, en esencia, es una red neuronal.

Las redes neuronales en IA pretenden imitar el funcionamiento del cerebro humano. Para ello, se componen de nodos (neuronas) que se conectan entre ellos para aprender imitando el funcionamiento de nuestro cerebro.

Al funcionar con varias capas compuestas con distintos nodos, el deep learning puede ofrecer resultados mucho más precisos y resolver tareas más complejas que los algoritmos básicos de machine learning.

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Como decíamos al principio, Python se ha convertido en el principal lenguaje de programación que se usa para la creación de algoritmos de aprendizaje automático. Por tanto, si quieres trabajar en machine learning, en programación, deberás ser capaz de dominar este sistema de programación.

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