¿Qué es el machine learning?
El machine learning es una disciplina dentro de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender y ejecutar análisis predictivos a partir de algoritmos matemáticos. Este campo otorga a los ordenadores la capacidad de identificar patrones en grandes volúmenes de datos y tomar decisiones de manera autónoma, sin necesidad de intervención humana.
Los algoritmos de machine learning se ajustan y mejoran mediante la entrada continua de datos, permitiendo a las máquinas predecir escenarios futuros y realizar acciones automatizadas. Este proceso de aprendizaje puede dividirse en dos categorías principales:
- Aprendizaje supervisado: los modelos se entrenan con datos etiquetados.
- Aprendizaje no supervisado: busca patrones sin etiquetas predeterminadas.
El aprendizaje automático comenzó a desarrollarse a mediados de los años 80 con técnicas como las redes neuronales y los árboles de decisión. Inicialmente, se utilizó en problemas de predicción complejos, como el reconocimiento de voz e imágenes, la predicción de series temporales no lineales y la identificación de patrones en los mercados financieros.
Una de las ventajas clave del machine learning es su capacidad para automatizar tareas y manejar grandes cantidades de datos, lo que facilita la toma de decisiones basadas en datos reales. Por ejemplo, puede diferenciar correos electrónicos spam, realizar diagnósticos médicos basados en historiales clínicos o mejorar la seguridad de los aeropuertos mediante el reconocimiento facial automatizado.
Tipos de machine learning
Aunque las dos primeras son las más comunes, los algoritmos de machine learning se clasifican en tres categorías:
Aprendizaje supervisado
En este caso, los algoritmos se basan en un aprendizaje previo mediante un sistema de etiquetas asociadas a datos, lo que les permite tomar decisiones o hacer predicciones. Es decir, se predicen las respuestas que habrá en el futuro en base al entrenamiento del algoritmo con datos conocidos del pasado. Hay dos métodos:
- Regresión: lo que se busca es predecir un valor continuo en base a un conjunto de variables de entrada. En este caso se puede predecir o estimar ingresos de una persona, precios de venta de un inmueble, etc.
- Clasificación: una vez que se ha suministrado una cantidad suficiente de datos, se pueden introducir unos nuevos sin etiquetas, basándose en los patrones registrados durante el entrenamiento. Un ejemplo claro puede ser determinar la probabilidad de que un mensaje de correo electrónico sea o no sea spam.
Aprendizaje no supervisado
En el aprendizaje no supervisado, los algoritmos no tienen conocimiento previo y buscan patrones dentro del caos de datos para organizarlos. En este caso, el objetivo es identificar estructuras en los datos sin usar etiquetas previas. Conocidos como algoritmos de agrupamiento o clustering, agrupan instancias de datos según sus variables, encontrando patrones y formando agrupaciones. Pueden ser de dos tipos según su funcionamiento interno:
- Agrupación: son algoritmos iterativos (algoritmos que se caracterizan por ejecutarse mediante ciclos) que inician con una asignación preliminar de los datos en grupos y se ajustan según un criterio de optimización.
- Jerárquicos: son algoritmos en los que el número de clústeres no se conoce de antemano. En cada iteración, sólo un objeto cambia de grupo y los grupos se anidan dentro de los formados en iteraciones anteriores.
Un ejemplo del aprendizaje no supervisado es el que se realiza en marketing para extraer patrones de datos masivos a través de las redes sociales para crear campañas de publicidad bien segmentadas.
Aprendizaje por refuerzo
En este caso, el objetivo es que el algoritmo aprenda a partir de la propia experiencia. Es decir, que sea capaz de tomar la mejor decisión frente a diferentes situaciones basándose en los procesos de prueba y error, recompensando las decisiones correctas. Un ejemplo claro de este tipo de aprendizaje es la detección del fraude como una anomalía, con la monitorización de un data-center.
Ejemplos reales de aplicaciones de machine learning
¿Cómo aplican las grandes empresas el machine learning en sus productos y funciones? Estas son algunos ejemplos reales:
Tesla: conducción autónoma
Tesla está a la vanguardia de la conducción autónoma, utilizando machine learning para
desarrollar sus sistemas de piloto automático. Los vehículos Tesla recopilan datos en
tiempo real de sensores y ocho cámaras externas equipadas con visión por ordenador para mejorar continuamente su capacidad de reconocer y responder a diferentes situaciones de conducción. Este aprendizaje constante permite a los vehículos mejorar su rendimiento y seguridad con el tiempo.
¿Cuál es la clave? Según Andrej Karpathy, director de inteligencia artificial en Tesla, la marca se diferencia del resto de fabricantes porque todo lo desarrolla por su cuenta. Además, todos los coches de Tesla colaboran para crear una gran base de datos que sirve para entrenar estas redes neuronales. Lo más probable es que las redes mejoren de forma automática debido a la gran cantidad de datos que llegan a diario.
Amazon
Amazon, con más de 5.500 ingenieros y puestos de alto perfil técnico en Europa especializados en machine learning, robótica, software y hardware, emplea esta disciplina para optimizar su cadena de suministro y logística.
En un primer momento, el principal desafío de Amazon era entender mejor al consumidor y ofrecerle recomendaciones de compra más precisas. La clave con el machine learning es mejorar cómo las máquinas entienden lo que el consumidor escribe y lograr ofrecer mejores resultados a medida que se obtienen más datos.
Ahora, los algoritmos avanzados predicen la demanda de productos, gestionan inventarios y optimizan rutas de entrega para reducir costes y mejorar la eficiencia. Esta aplicación ha permitido a Amazon ofrecer tiempos de entrega más rápidos y un mejor servicio al cliente.
Google Photos
Google Photos utiliza machine learning para organizar y clasificar fotos automáticamente. Los algoritmos pueden reconocer personas, lugares y objetos en las imágenes, permitiendo a los usuarios buscar fotos específicas con facilidad. Esta tecnología también permite la creación automática de álbumes (identifica las similitudes entre la colección de fotos y las agrupa en álbumes automáticos) y la mejora de fotos mediante la corrección de color y otros ajustes.
Además, Google Photos es capaz de crear un GIF animado a través de una serie de fotografías, creando un momento o un recuerdo que realmente no ha pasado, incluyendo fotogramas que nunca existieron.
Spotify
Spotify aprovecha el machine learning para personalizar listas de reproducción para sus usuarios. Analizan patrones de escucha, géneros preferidos y comportamientos de cada usuario para crear listas como “Descubrimiento semanal” o “Release Radar” (una lista de reproducción personalizada que presenta nuevos lanzamientos cada viernes). Estas recomendaciones personalizadas mantienen a los usuarios comprometidos y descubriendo nueva música que se adapta a sus gustos.
¿Cómo lo hacen? Spotify analiza el comportamiento de los usuarios y utiliza el filtrado colaborativo para realizar recomendaciones. Aunque no permite puntuaciones como tal, utiliza retroalimentación implícita como recuentos de pistas y datos de streaming. Compara las canciones escuchadas por usuarios con gustos similares para sugerir nuevas canciones. Este enfoque permite que el machine learning de Spotify recomiende canciones que los usuarios aún no han escuchado. Así, los algoritmos de la aplicación ayudan a los usuarios a descubrir nuevos artistas favoritos.
IBM Watson
Watson es un sistema de inteligencia artificial desarrollado por IBM que imita las funciones cognitivas humanas, como las redes neuronales. Utiliza ciencia de datos y machine learning para superar la velocidad y eficiencia de la inteligencia humana. Este sistema se basa en big data y está programado para responder preguntas en lenguaje natural en tiempo real, utilizando miles de fuentes precargadas.
IBM Watson utiliza machine learning en el campo de la medicina para ayudar en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades. Puede analizar grandes volúmenes de datos médicos y ofrecer recomendaciones basadas en el análisis de síntomas, historial médico y literatura científica. Esta herramienta ha sido utilizada para mejorar la precisión de los diagnósticos y personalizar tratamientos para pacientes.
Conclusiones sobre el machine learning
El machine learning está transformando nuestro mundo, desde la forma en que interactuamos con la tecnología hasta cómo resolvemos problemas en diversas industrias. Su capacidad para analizar datos y aprender patrones de forma autónoma tiene un potencial ilimitado. ¿Qué aplicaciones del machine learning te impresionan más? ¿Qué esperas de esta disciplina de IA para el futuro? ¡Comparte tu opinión en los comentarios!
Publicado originalmente el 16 de julio de 2024.
Revisado y validado por Sarah Vercheval, Directora de Marketing en InboundCycle.
