El Machine Learning es una disciplina del campo de la Inteligencia Artificial que, a través de algoritmos, dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones en datos masivos y elaborar predicciones. Este aprendizaje permite a los computadores realizar tareas específicas de forma autónoma, es decir, sin necesidad de ser programados y en muchos casos sin la intervención del ser humano.
El Machine Learning ha ganado relevancia en los últimos años debido al aumento de la capacidad de computación y al boom de los datos. Las técnicas de aprendizaje automático son, de hecho, una parte fundamental del Big Data ya que es de los datos de donde aprenden las máquinas.
Para responder a esta pregunta habría que meterse de lleno en el campo de las matemáticas y la computación. La ciencia que hay detrás de esta capacidad de aprendizaje está basada en el entrenamiento de un algoritmo a partir de un conjunto de datos, cuantos más datos se generan, supervisan e identifican, mayor es el rendimiento del algoritmo que se convierte en una especie de superalgoritmo capaz de generar avanzados sistemas de predicción.
El Deep Learning, o aprendizaje profundo, es una rama del Machine Learning que introduce datos de entrada, inputs, a través de una arquitectura de red neuronal artificial, las cuales se inspiran en las biológicas. Esta red neuronal artificial contiene un número de capas ocultas que procesan los datos, permitiendo así a la máquina profundizar en su aprendizaje haciendo conexiones y ponderando los inputs para obtener cada vez mejores resultados.
Cuanto mayor sea el volumen de datos, más rápido aprenderá el algoritmo.
Una red neuronal no es más que un puñado de neuronas conectadas entre sí. Se basan en una idea sencilla: dados unos parámetros hay una forma de combinarlos para predecir un cierto resultado. Pero ¿cuál es la combinación adecuada? Aquí es donde entra el término de entrenamiento, que consiste en ir probando distintas combinaciones semialeatorias de los parámetros hasta conseguir que el error de predicción se minimice, y así conseguir mejores predicciones.
Coches que se conducen solos, asistentes que traducen instantáneamente de un idioma a otro o sugerencias de compra personalizadas. Complejas tareas que antes eran una quimera son hoy posibles gracias al Machine Learning.
Todo esto es solo la punta del iceberg, la era de los datos ha llegado para quedarse y el Machine Learning es la herramienta para explotarlos. Son muchas las áreas de aplicación y la evolución de este tipo de sistemas está en auge.
El patrón de diseño que permite comunicarse de forma reactiva.