Si te gusta la ciencia ficción, seguro que alguna vez has visto o leído una escena en la que las máquinas contaban con cierta autonomía, pudiendo actuar sin necesidad de control humano. La tecnología ha conseguido hacer de la ficción una realidad, y es que la Inteligencia Artificial (IA) permite enseñar a las máquinas a actuar en función de datos y patrones. Así pues, el Machine Learning (rama de la IA que se centra en el aprendizaje automático) se esconde tras las sugerencias de películas en plataformas de streaming o de los coches automatizados.
Descubriendo el Machine Learning
El Machine Learning es una de las ramas de la Inteligencia Artificial, que se encarga de dar a los procesadores la capacidad de identificar patrones y elaborar predicciones. Así, este aprendizaje permite a las máquinas realizar tareas de forma autónoma a través de algoritmos, sin necesidad de ser programadas.
Las aplicaciones del Machine Learning ya forman parte de nuestra vida cotidiana. Por ejemplo, en el ámbito de la publicidad online, esta tecnología permite colocar un anuncio en el lugar en el que tendrá más visibilidad en función del usuario que visita la web. Por otro lado, en el sector sanitario, el machine learning permite hacer diagnósticos en función de los síntomas que tenga un paciente. Asimismo, las predicciones que lleva a cabo esta IA permite a las empresas adelantarse a los problemas que puedan surgir, de forma que pasan de ocupar un papel reactivo a uno proactivo.
Tipos de Machine Learning
Actualmente se puede distinguir entre tres métodos de Machine Learning:
- Aprendizaje supervisado: Estos algoritmos cuentan con un aprendizaje previo basado en un sistema de etiquetas asociadas a unos datos que permiten tomar decisiones o hacer predicciones. Así, a medida que se van introduciendo datos en el modelo, este irá adaptándose y ajustándose correctamente. Como ejemplo se puede señalar un detector de spam, que etiqueta un contenido como spam o no dependiendo de los patrones que haya aprendido.
- Aprendizaje no supervisado: En este caso, los algoritmos no cuentan con un conocimiento previo, y se enfrentan a los datos con el objetivo de encontrar patrones que permitan organizarlos de alguna manera. Estos algoritmos descubren relaciones de datos o patrones sin necesidad de intervención humana, convirtiéndose así en la solución ideal para el análisis de datos exploratorios o la segmentación de clientes.
- Aprendizaje por refuerzo: En este caso el objetivo es que un algoritmo aprenda a partir de la propia experiencia, aumentando su capacidad de tomar buenas decisiones a partir de un proceso de prueba y error.
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