A la hora de describir qué es Machine Learning es inevitable la relación con el concepto de Inteligencia Artificial. Machine Learning o Aprendizaje automático hace referencia a la capacidad de una máquina o software para aprender mediante la adaptación de ciertos algoritmos de su programación respecto a cierta entrada de datos en su sistema.

MACHINE LEARNING

El aprendizaje automático consiste en una disciplina de las ciencias informáticas, relacionada con el desarrollo de la Inteligencia Artificial, y que sirve, como ya se ha dicho, para crear sistemas que pueden aprender por sí solos.

Es una tecnología que permite hacer automáticas una serie de operaciones con el fin de reducir la necesidad de que intervengan los seres humanos. Esto puede suponer una gran ventaja a la hora de controlar una ingente cantidad de información de un modo mucho más efectivo.

Lo que se denomina aprendizaje consiste en la capacidad del sistema para identificar una gran serie de patrones complejos determinados por una gran cantidad de parámetros.

Es decir, la máquina no aprende por sí misma, sino un algoritmo de su programación, que se modifica con la constante entrada de datos en la interfaz, y que puede, de ese modo, predecir escenarios futuros o tomar acciones de manera automática según ciertas condiciones. Como estas acciones se realizan de manera automática por el sistema, se dice que el aprendizaje es automático, sin intervención humana.


¿CÓMO FUNCIONA EL MACHINE LEARNING?

En la informática clásica, el único modo de conseguir que un sistema informático hiciera algo era escribiendo un algoritmo que definiera el contexto y detalles de cada acción.

En cambio, los algoritmos que se usan en el desarrollo del Machine Learning realizan buena parte de estas acciones por su cuenta. Obtienen sus propios cálculos según los datos que se recopilan en el sistema, y cuantos más datos obtienen, mejores y más precisas serán las acciones resultantes.

Las computadoras se programan a sí mismas, hasta cierto punto, usando dichos algoritmos. Estos funcionan como ingenieros que pueden diseñar nuevas respuestas informáticas, como respuesta a la información que se les suministra a través de su interfaz u otros medios. Todo nuevo dato se convierte en un nuevo algoritmo, y a más datos, mayor complejidad y efectividad de cálculo puede proporcionar el sistema informático.

La clave de la capacidad de un sistema de Aprendizaje Automático se encuentra en la construcción y adaptación de los árboles de decisiones en base a los datos previamente conocidos por el sistema.

Pero también influye la aplicación de fórmelas heurísticas en los nodos que forman el árbol, para el que se elabora un sistema de inferencias.

El sistema de Machine Learning necesita contar con un volumen de datos de relevancia para poder suministrar respuestas realmente válidas. El mínimo que se recomienda es de 6 entradas de datos reales para cada respuesta nueva diseñada, y esto debe repetirse para cada variable que conforman el sistema de trabajo del sistema.


TIPOS DE MACHINE LEARNING

Un sistema informático de Aprendizaje Automático se sirve de experiencias y evidencias en forma de datos, con los que comprender por sí mismo patrones o comportamientos. De este modo, puede elaborar predicciones de escenarios o iniciar operaciones que son la solución para una tarea específica.

A partir de un gran número de ejemplos de una situación, puede elaborarse un modelo que puede dedicar y generalizar un comportamiento ya observado, y a partir de él realizar predicciones para casos totalmente nuevos. Como ejemplo, se puede considerar la predicción del valor de unas acciones en el futuro según el comportamiento de las mismas en periodos previos.

Existen tres tipos principales de Aprendizaje Automático:

1- Aprendizaje supervisado

Este tipo de aprendizaje se basa en lo que se conoce como información de entrenamiento. Se entrena al sistema proporcionándole cierta cantidad de datos definiéndose al detalle con etiquetas. Por ejemplo, proporcionando a la computadora fotos de perros y gatos con etiquetas que los definen como tales.

Una vez que se le ha proporcionado la suficiente cantidad de dichos datos, podrán introducirse nuevos datos sin necesidad de etiquetas, en base a patrones distintos que ha venido registrando durante el entrenamiento, este sistema se conoce como clasificación.

Lo que distingue al aprendizaje supervisado es que utilizan distintos ejemplos a partir de los que generalizar para nuevos casos.

2- Aprendizaje no supervisado

En este tipo de aprendizaje no se usan valores verdaderos o etiquetas. Estos sistemas tienen como finalidad la comprensión y abstracción de patrones de información de manera directa. Este es un modelo de problema que se conoce como clustering. Es un método de entrenamiento más parecido al modo en que los humanos procesan la información.

3- Aprendizaje por refuerzo

En la técnica de aprendizaje mediante refuerzo, los sistemas aprende a partir de la experiencia. Como ejemplo se puede observar el comportamiento de un coche autónomo. Cuando el vehículo toma una decisión errónea, es penalizado, dentro de un sistema de registro de valores. Mediante dicho sistema de premios y castigos, el vehículo desarrolla una forma más efectiva de realizar sus tareas.

Es una técnica basada en la prueba y error, y en el uso de funciones de premio que optimizan el comportamiento del sistema. Es una de las maneras más interesantes de aprendizaje para sistemas de Inteligencia Artificial, pues no requiere de la introducción de gran cantidad de información.

La tecnología del Aprendizaje Automático está sirviendo para recopilar y modelar el conocimiento, con el fin de proporcionar información más específica y elaborar mejores herramientas de trabajo para las personas. El uso de algoritmos marcará la competitividad y la profesionalidad durante los próximos años.

Por ello, no son pocas las empresas que utilizan el machine learning en sus servicios y productos, aprovechando los beneficios que puede reportar su aplicación, tanto para los procesos de sus organizaciones como para mejorar la experiencia de trabajo y entrenamiento de sus clientes.


LAS MEJORES APLICACIONES DEL MACHINE LEARNING

1- Sector financiero

A través de una correcta infraestructura, es posible aplicar sistemas de Machine Learning como un servicio en las finanzas. Ya se está aplicando en automatizar procesos, generando chatbots que permiten interactuar como clientes de forma más rápida u optimizando el trabajo administrativo a través de procesamiento natural del lenguaje (la cual logra extraer la información más importante de documentos).

Las aplicaciones de Machine Learning también incluyen una mayor seguridad, pues permiten detectar de forma automática prácticas fraudulentas como el blanqueo de capital.

2- Asistencia virtual

La asistencia virtual es una de las aplicaciones de machine leranign que se está empleando de forma transversal en sectores muy diversos. Los asistentes virtuales emplean el procesamiento de lenguaje natural (NLP) para identificar lo que el usuario necesita, convertirlo en órdenes que ejecutar.

Se trata de una de las aplicaciones más populares: si en 2019 se utilizaron 3.25 mil millones de asistentes virtuales, se estima que en 2023 ya habrá 8.000 millones de asistentes virtuales en uso a nivel global.

3- Marketing, publicidad y redes sociales

Los sistemas de Machine Learning como un servicio han generado una revolución en la capacidad de las organizaciones de llegar a potenciales clientes. Así, han nacido nuevas ramas como el marketing predictivo.

Como ejemplo, las aplicaciones de Machine Learning en redes sociales se multiplican, con algoritmos capaces de sugerir nuevas amistades o perfiles interesantes a los usuarios, además de anuncios relevantes.

4- Desplazamientos y viajes más eficientes

Uno de los usos más comunes del Machine Learning como un servicio es la aparición de aplicaciones de GPS capaces de predecir dónde habrá más tráfico y decidir la ruta más rápida, adecuada y eficiente.

Además, entre las aplicaciones de Machine Learning más interesantes, se están desarrollando vehículos que utilizan este sistema para la conducción autónoma. Pese a que la tecnología está mejorando su capacidad para calcular distancias o peligros, se trata de sistemas en fases aún tempranas.

5- Salud y medicina

En el campo de la medicina, se trabaja para que los sistemas de Machine Learning como un servicio permitan detectar enfermedades de forma temprana o predecir su evolución a través del análisis de datos.

De igual modo, se planea aplicarla en la investigación médica además de aplicarla a la atención al paciente a través de la planificación de terapias más adecuadas.

6- Mejores comunicaciones

Los sistemas de machine learning son cada vez más capaces de aplicar el llamado análisis de sentimiento: encontrar la subjetividad en un texto y extraer su significado a través de un análisis lingüístico.

Las aplicaciones de Machine Learning a nivel comunicativo también permiten la detección de idiomas para su traducción de igual modo, el reconocimiento de voz y su transformación en texto está siendo mejorado en gran medida gracias a la aplicación de Machine Learning.

7- Seguridad

En gran medida, se entiende el Machine Learning como un servicio capaz de mejorar la seguridad en muchos sectores. Así, es posible aplicar esta tecnología para detectar la información más relevante en las grabaciones de cámaras de seguridad.

8- Aplicaciones de machine learning a nivel industrial

La capacidad de sacar valor de datos, es predecir y proponer soluciones de las aplicaciones de Machine Learning también tiene un enorme impacto en la industria. Menores costes, optimización de procesos o un funcionamiento más seguro y fluido son algunas de las mejoras que la Inteligencia Artificial pueden traer al entorno industrial.

Como ejemplo, son muchas las industrias que ya aplican el Machine Learning para posibilitar un mantenimiento predictivo. Así, las propias máquinas son capaces de reaccionar antes de que se produzcan fallos que, a su vez, provoquen interrupciones en la producción

9- Aplicaciones de Machine Learning para smart cities

Existe gran dificultad por parte de muchos ayuntamientos para detectar las problemáticas de su ciudad y poder elaborar soluciones en consecuencia. Gracias al Machine Learning, estos sistemas pueden gestionar una gran cantidad de datos (tanto estructurados como no estructurados) desde grabaciones de vídeo hasta comentarios en medios sociales, analizando todos los datos recogidos para así ayudar a encontrar las soluciones específicas para cada problemática, ya que no todas las soluciones funcionan para problemas similares. Con todo ello se puede cumplir la Norma UNE 178108:2017 Ciudades Inteligentes que requiere ciertos requisitos para su consideración como nodo IoT:

– Horizontalidad.
– Interoperabilidad.
– Abierta.
– Escalable.
– Seguridad.