¿Cómo aprender las máquinas?

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.

¿Cómo aprende una máquina?

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.

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.

¿Para qué sirve el Machine Learning?

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.

• Recomendaciones: permite hacer sugerencias personalizadas de compra. En su forma más básica analiza el historial de compras y lo compara con lo que han hecho otros usuarios con tendencias o gastos parecidos.
• Reconocimiento de imágenes: detección de objetos, patrones y reconocimiento facial.
• Vehículos inteligentes: gracias al aprendizaje automático, estos vehículos podrán ajustar la configuración interna (temperatura, música, inclinación del respaldo, etc) de acuerdo a las preferencias del conductor e, incluso, mover el volante solos para reaccionar al entorno.
• Redes sociales: Twitter, por ejemplo, se sirve de algoritmos de Machine Learning para reducir en gran medida el spam publicado en esta red social mientras que Facebook, a su vez, lo utiliza para detectar tanto noticias falsas como contenidos no permitidos.
• Procesamiento de Lenguaje Natural: a través de la comprensión del lenguaje humano, asistentes virtuales como Alexa o Siri pueden traducir instantáneamente de un idioma a otro, reconocer la voz del usuario e incluso analizar sus sentimientos.
• Búsquedas: los motores de búsqueda se sirven del aprendizaje automático para optimizar sus resultados en función de su eficacia, midiendo la misma a través de los clics del usuario.
• Marketing: predecir tendencias, mejorar la segmentación de los anuncios, reducir costes con la automatización de tareas y mejorar la relación con el cliente con la utilización por ejemplo de chatbots. Todo esto nos permite recoger datos para profundizar en el conocimiento del consumidor.
• Medicina: ayuda a predecir enfermedades mediante el análisis de datos y pruebas diagnósticas. El diagnóstico temprano de muchas enfermedades es clave para su curación.
• Ciberseguridad: los nuevos antivirus y motores de detección de malware ya se sirven del aprendizaje automático para potenciar el escaneado, acelerar la detección y mejorar la habilidad de reconocer anomalías.

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.