Hola, en este post te voy a explicar qué es el machine learning y cómo funciona. El machine learning es una rama de la inteligencia artificial que permite que las máquinas aprendan de los datos y hagan predicciones sin necesidad de ser programadas explícitamente. Es decir, el machine learning le da la capacidad a un programa de reconocer patrones en grandes volúmenes de datos y adaptarse a ellos.
¿Cómo aprende una máquina con machine learning? Para que una máquina pueda aprender, necesita de un ingrediente fundamental: los datos. Los datos pueden ser de dos tipos: estructurados o no estructurados. Los datos estructurados son aquellos que están ordenados y clasificados por filas y columnas, como por ejemplo una tabla de Excel o una base de datos relacional. Los datos no estructurados son aquellos que no tienen una estructura interna identificable, como por ejemplo un texto, una imagen o un audio. Estos datos requieren de un proceso previo de limpieza, filtrado y categorización para poder ser analizados por un programa de machine learning.
Una vez que se tienen los datos, se puede aplicar uno de los tipos de aprendizaje automático que existen: supervisado, no supervisado o por refuerzo. El aprendizaje supervisado consiste en entrenar un algoritmo con datos etiquetados, es decir, con la respuesta correcta o el resultado esperado. Por ejemplo, si queremos que una máquina reconozca imágenes de perros y gatos, le tenemos que dar ejemplos de imágenes con la etiqueta correspondiente. Así, el algoritmo podrá aprender a clasificar nuevas imágenes según el patrón que ha encontrado.
El aprendizaje no supervisado consiste en encontrar patrones ocultos o estructuras en los datos sin tener una etiqueta previa. Por ejemplo, si queremos segmentar a los clientes de una empresa según sus características o preferencias, le podemos dar al algoritmo los datos de los clientes sin indicarle a qué grupo pertenecen. Así, el algoritmo podrá agruparlos según la similitud que detecte entre ellos.
El aprendizaje por refuerzo consiste en entrenar un algoritmo mediante la prueba y el error, es decir, mediante la recompensa o el castigo según el resultado que obtenga. Por ejemplo, si queremos que una máquina aprenda a jugar al ajedrez, le podemos dar las reglas del juego y dejar que juegue contra sí misma o contra otros jugadores. Así, el algoritmo podrá mejorar su estrategia según el resultado de cada partida.
¿Para qué sirve el machine learning? El machine learning tiene muchas aplicaciones prácticas en diferentes ámbitos y sectores. Algunos ejemplos son:
- Recomendación de productos, servicios o contenidos personalizados según el perfil o el historial del usuario. Por ejemplo, plataformas como Netflix, Spotify o YouTube utilizan algoritmos de machine learning para sugerir películas, canciones o vídeos que puedan gustarle al usuario.
- Detección de fraudes, anomalías o amenazas en sistemas financieros, informáticos o de seguridad. Por ejemplo, bancos como BBVA utilizan algoritmos de machine learning para detectar transacciones sospechosas o intentos de robo de identidad.
- Reconocimiento facial, de voz o de texto en aplicaciones como Facebook, Siri o Google Translate. Por ejemplo, Google utiliza algoritmos de machine learning para traducir textos entre diferentes idiomas o para reconocer objetos en las imágenes.
- Optimización de procesos industriales, logísticos o comerciales mediante la automatización, la predicción o la simulación. Por ejemplo, empresas como Iberdrola utilizan algoritmos de machine learning para mejorar la eficiencia energética, la gestión de la demanda o la prevención de averías.
Como ves, el machine learning es una tecnología muy potente e innovadora que está transformando el mundo y generando nuevas oportunidades.