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Cuando hablamos del significado de Machine Learning, nos referimos a un área de conocimiento dentro de la Inteligencia Artificial donde los ordenadores aplican técnicas de aprendizaje estadístico con el objetivo de identificar automáticamente patrones en los datos.

Los algoritmos generados son capaces de generalizar comportamientos a partir de los datos suministrados en forma de ejemplos.

El aprendizaje automático surge a mediados de los años 80 con la aplicación de las redes neuronales y los árboles de decisión. Se empezó a utilizar en problemas de predicción complejos donde los modelos estadísticos clásicos no eran eficientes como, por ejemplo, el reconocimiento de voz e imágenes, la predicción de series temporales no lineales, la predicción de los mercados financieros, el reconocimiento de texto escrito, etc.

Los modelos de aprendizaje automático se pueden dividir en dos grandes categorías: aprendizaje supervisado y no supervisado. La clave para incluir los algoritmos en un tipo u otro estará en el tipo de datos que utilizamos para su entrenamiento.

Diferencia entre aprendizaje supervisado y no supervisado

Como decíamos, la principal diferencia entre estos dos tipos de algoritmos radica en los datos que utilicemos en su entrenamiento.

En el aprendizaje supervisado, los resultados que se desean obtener del modelo son conocidos previamente.  Por ejemplo, en un algoritmo que predice la validez de un email sabemos que el resultado de salida ha de ser spam o no spam y, su proceso de entrenamiento se realiza con cientos de miles de emails de ejemplo etiquetados como spam y no spam.

Sin embargo, en el aprendizaje no supervisado el entrenamiento no se realiza con datos etiquetados previamente si no que dicho etiquetado de los datos es descubierto durante el propio proceso aprendizaje.

Por ejemplo, un algoritmo de aprendizaje automático desarrollado para clasificar los tipos clientes que tiene una empresa no es entrenado con datos de cliente etiquetados por segmentos porque, justamente, esas etiquetas sobre el segmento al que pertenece cada cliente son las que se desconocen.

https://www.iebschool.com/blog/que-machine-learning-big-data/

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EJEMPLOS DE MACHINE LEARNING

Gmail

Una de las herramientas en las que el machine learning está más presente es Gmail, el servicio de correo electrónico que tiene la opción de ayudar a escribir un email teniendo en cuenta correos anteriores, ya sea para autocompletar frases, confirmar que quieres enviar un email aun cuando no has adjuntado el archivo, pero cuando sí lo has escrito en el cuerpo del email, etc. La clasificación de los emails en la bandeja de entrada también se hace gracias al aprendizaje automático.

Spotify

Spotify es un servicio de música, podcasts y vídeos digitales en streaming que te da acceso a millones de canciones, y en los que propone listas de reproducción según gustos o patrones de comportamiento. Los algoritmos de recomendación de Spotify son uno de los mejores y más complejos de todo el mundo. Sus recomendaciones se hacen utilizando tres modelos diferentes:

Modelo de filtro colaborativo, al analizar tu comportamiento y el de los demás, las opiniones y reproducciones de las canciones.

Modelo de procesamiento del lenguaje natural, mediante los blogs y comentarios de internet, detectan canciones de moda. Analizan texto.

Modelo de audio, al analizar las canciones que se van añadiendo a la plataforma y las compara con las más populares.

Asistentes personales gracias al machine learning

Si hablamos de machine learning no hay que olvidar los asistentes personales como Siri o Alexa, que utilizan el procesamiento de lenguaje natural o PLN, un mecanismo mediante programas que simulan la comunicación. Las grandes empresas como Google, Apple o Amazon están apostando fuertemente por esta tecnología. Ya tenemos Google Home y Amazon Echo que están causando furor en la actualidad. Este tipo de asistentes aprenden de las conversaciones que registran con millones de usuarios y, sobre todo, del propietario del dispositivo y las tareas que ejecuta.

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Machine learning
Es una forma de la IA que permite a un sistema aprender de los datos en lugar de aprender mediante la programación explícita, no es un proceso sencillo, conforme el algoritmo ingiere datos de entrenamiento, es posible producir modelos más precisos basados en datos. Un modelo de machine learning es la salida de información que se genera cuando entrena su algoritmo de machine learning con datos. Después del entrenamiento, al proporcionar un modelo con una entrada, se le dará una salida. Por ejemplo, un algoritmo predictivo creará un modelo predictivo. A continuación, cuando proporcione el modelo predictivo con datos, recibirá un pronóstico basado en los datos que entrenaron al modelo.

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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 (análisis predictivo). Este aprendizaje permite a los computadores realizar tareas específicas de forma autónoma, es decir, sin necesidad de ser programados.
Los algoritmos de Machine Learning se dividen en tres categorías, siendo las dos primeras las más comunes:

Aprendizaje supervisado: estos algoritmos cuentan con un aprendizaje previo basado en un sistema de etiquetas asociadas a unos datos que les permiten tomar decisiones o hacer predicciones. Un ejemplo es un detector de spam que etiqueta un e-mail como spam o no dependiendo de los patrones que ha aprendido del histórico de correos (remitente, relación texto/imágenes, palabras clave en el asunto, etc.).

Aprendizaje no supervisado: estos algoritmos no cuentan con un conocimiento previo. Se enfrentan al caos de datos con el objetivo de encontrar patrones que permitan organizarlos de alguna manera. Por ejemplo, en el campo del marketing se utilizan para extraer patrones de datos masivos provenientes de las redes sociales y crear campañas de publicidad altamente segmentadas.

Aprendizaje por refuerzo: su objetivo es que un algoritmo aprenda a partir de la propia experiencia. Esto es, que sea capaz de tomar la mejor decisión ante diferentes situaciones de acuerdo a un proceso de prueba y error en el que se recompensan las decisiones correctas. En la actualidad se está utilizando para posibilitar el reconocimiento facial, hacer diagnósticos médicos o clasificar secuencias de ADN.

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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 (análisis predictivo). Este aprendizaje permite a los computadores realizar tareas específicas de forma autónoma, es decir, sin necesidad de ser programados.
Los algoritmos de Machine Learning se dividen en tres categorías, siendo las dos primeras las más comunes:

Aprendizaje supervisado: estos algoritmos cuentan con un aprendizaje previo basado en un sistema de etiquetas asociadas a unos datos que les permiten tomar decisiones o hacer predicciones. Un ejemplo es un detector de spam que etiqueta un e-mail como spam o no dependiendo de los patrones que ha aprendido del histórico de correos (remitente, relación texto/imágenes, palabras clave en el asunto, etc.).

Aprendizaje no supervisado: estos algoritmos no cuentan con un conocimiento previo. Se enfrentan al caos de datos con el objetivo de encontrar patrones que permitan organizarlos de alguna manera. Por ejemplo, en el campo del marketing se utilizan para extraer patrones de datos masivos provenientes de las redes sociales y crear campañas de publicidad altamente segmentadas.

Aprendizaje por refuerzo: su objetivo es que un algoritmo aprenda a partir de la propia experiencia. Esto es, que sea capaz de tomar la mejor decisión ante diferentes situaciones de acuerdo a un proceso de prueba y error en el que se recompensan las decisiones correctas. En la actualidad se está utilizando para posibilitar el reconocimiento facial, hacer diagnósticos médicos o clasificar secuencias de ADN.

El Machine Learning es uno de los pilares sobre los que descansa la transformación digital. En la actualidad, ya se está utilizando para encontrar nuevas soluciones en diferentes campos, entre los que cabe destacar:

Recomendaciones: permite hacer sugerencias personalizadas de compra en plataformas online o recomendar canciones. En su forma más básica analiza el historial de compras y reproducciones del usuario y lo compara con lo que han hecho otros usuarios con tendencias o gastos parecidos.

Vehículos inteligentes: según el informe Automotive 2025: industry without borders de IBM, en 2025 ya veremos coches inteligentes en las carreteras. 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 en retransmisiones en directo que bloquea automáticamente.

Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN): 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. Por otro lado, el PLN también se utiliza para otras tareas complejas como traducir la jerga legal de los contratos a un lenguaje sencillo o ayudar a los abogados a ordenar grandes volúmenes de información relativos a un caso.

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.

Medicina: investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) ya utilizan el Machine Learning para detectar con mayor antelación el cáncer de mama, algo de vital importancia ya que su detección temprana aumenta las probabilidades de curación. Asimismo, también se utiliza con una alta eficacia para detectar neumonía y enfermedades de la retina que pueden provocar ceguera.

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.

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Son algoritmos para que puedan identificarse patrones, trabajar con grandes volúmenes de datos y transformarlos en información útil para tomar decisiones. O predecir comportamientos (ej de consumo, de compra, de transporte). Creo que se dividen en supervisados y no supervisados.

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Son algoritmos para que puedan identificarse patrones, trabajar con grandes volúmenes de datos y transformarlos en información útil para tomar decisiones. O predecir comportamientos (ej de consumo, de compra, de transporte). Creo que se dividen en supervisados y no supervisados.

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Investigar acerca de que es el ML, cuales son sus beneficios en la industria, que tipos de aprendizaje existen, etc.

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El ‘machine learning’ –aprendizaje automático– es una rama de la inteligencia artificial que permite que las máquinas aprendan sin ser expresamente programadas para ello. Una habilidad indispensable para hacer sistemas capaces de identificar patrones entre los datos para hacer predicciones. Esta tecnología está presente en un sinfín de aplicaciones como las recomendaciones de Netflix o Spotify, las respuestas inteligentes de Gmail o el habla de Siri y Alexa.
En definitiva, el ‘machine learning’ es un maestro del reconocimiento de patrones, y es capaz de convertir una muestra de datos en un programa informático capaz de extraer inferencias de nuevos conjuntos de datos para los que no ha sido entrenado previamente.