Machine Learning o aprendizaje automático ¿Qué es, cómo funciona y qué tipo de aplicaciones tiene?

El uso de las máquinas se ha vuelto parte integral de la vida diaria de todos, y en la búsqueda de la humanidad de una vida más fácil y productiva, se han creado máquinas capaces de aprender por su cuenta.

De esto se trata el machine learning, un rama avanzada de la programación que brinda a las computadoras la capacidad de aprender sin ser programadas para ello, con el fin de ofrecer un servicio más óptimo a las personas.

En los próximos párrafos, ahondaremos en el tema del aprendizaje automático y en todos los sistemas de aprendizaje que aplican las máquinas que utilizas en tu vida diaria.

¿Qué es el aprendizaje automático y para qué sirve esta rama de la inteligencia artificial?

Es una rama de la inteligencia artificial que permite que las máquinas descifren patrones con el objetivo de realizar predicciones, esencialmente aprendiendo del usuario con poca o ninguna supervisión.

En pleno año 2021, esta tecnología se aplicó a una gran cantidad de dispositivos de uso cotidiano, como las recomendaciones en plataformas como Netflix o Spotify, y las respuestas inteligentes de asistentes como Alexa o Google Assistant. En resumidas cuentas, es una serie de protocolos que permiten que una máquina desarrolle algoritmos de predicción que se adaptan al comportamiento del usuario y la capacidad de predecirlo para brindar servicios más rápidos y personalizados.

¿Cómo funciona el machine learning y qué tanto influye en nuestra experiencia en Internet?

A diferencia de los procedimientos clásicos de la informática, donde para que una máquina realizara una acción era necesario programarla con algoritmos específicos, los algoritmos utilizados en el machine learning realizan una gran parte de las acciones por su cuenta. Estos realizan cálculos automáticos basados en la información recopilada de la interacción del usuario con el sistema, y mientras más datos reúnan, los cálculos serán más precisos y permitirán realizar mejores predicciones.

A día de hoy, el machine learning está tan arraigado en la mayoría de los aspectos de la vida diaria, que es prácticamente imposible utilizar internet sin recurrir a este. Por ejemplo, el aprendizaje automático está presente en las recomendaciones inteligentes de la búsqueda de Google, la detección de rostros de tu Smartphone, el filtro de spam de tu correo electrónico, entre muchos otros aspectos.

Historia del aprendizaje automático ¿Cuándo nació y cuáles fueron los primeros programas desarrollados?

A pesar de que su uso se expandió recientemente, los orígenes del aprendizaje automático se remontan a la década de 1950, cuando el famoso Alan Turing creó el “Turing Test”, una prueba que, para poder pasarla, obligaba a una máquina a engañar a un humano haciéndole creer que estaba frente a otra persona. Después, en el año 1952, Arthur Samuel escribió el primer algoritmo dinámico capaz de aprender, al crear un programa para jugar a las damas que mejoraba sus estrategias con cada partida jugada.

Posteriormente, en una conferencia celebrada en 1956, se acuñó por primera vez el término “Artificial Intelligence” como nombre oficial para este nuevo campo de la informática que se estudiaba. Los años 70 fueron una época difícil para esta rama de la tecnología, debido a las irracionales expectativas de los inversionistas, en comparación con los pocos descubrimientos realizados.

Esto hasta que en 1967 se crea el algoritmo “Nearest Neighbor”, una forma de aprendizaje supervisado que se utilizaba para la predicción, o la clasificación de nuevas muestras. En los años 80 nacen los primeros sistemas dedicados basados en reglas, poco antes de que el interés en el machine learning se redujera drásticamente por segunda vez, perdiendo apoyo hasta los primeros años del siglo XXI.

A principios de los años 2000, específicamente en el año 2003, Google crea un sistema de archivos llamado “Google File System” y en 2004 termina su sistema de procesamiento de archivos, llamado “Map & reduce”. Después, en el año 2006, ingenieros de la Universidad Apalache llevan a culminación el modelo de procesamiento de datos de Google con la primera plataforma de Big Data de código abierto, llamada Hadoop.

Actualmente, el machine learning conforma una parte integral del mundo empresarial, al encontrarse presente en aplicaciones de todo tipo de sectores, desde las pequeñas empresas de reciente creación, hasta las grandes compañías que actualizan sus procedimientos.

Algoritmos de machine learning ¿Qué son y cuáles tipos existen hasta ahora?

El aprendizaje automático está conformado por una gran variedad de algoritmos que brindan diferentes ritmos y procedimientos de aprendizaje a las máquinas que los utilizan.

Entre los más empleados están:

Supervisado

El machine learning supervisado es una modalidad del aprendizaje automático que permite a los investigadores comprender cómo los algoritmos aprenden a interpretar la información introducida por los usuarios.

Entre las principales características de esta modalidad de machine learning se destacan:

• La introducción, etiquetado y clasificación de los datos procesados por el algoritmo requieren intervención humana.
• Los datos de salida de los algoritmos son esperados, ya que los datos de entrada han sido clasificados por la persona que los introduce.
• Este algoritmo admite la introducción de datos de clasificación, que permiten clasificar un objeto en diversas clases; y datos de regresión, que le permite predecir un valor numérico.

Este tipo de aprendizaje automático facilita la predicción de datos puntuales y específicos para obtener resultados esperados.

Entre las aplicaciones prácticas que tiene este tipo de aprendizaje podemos destacar:

• Compañías de seguros: lo utilizan para determinar los costes de un siniestro.
• Entidades bancarias: les permite realizar evaluaciones y detección de fraude
• Compañías en general: permite prever la avería de maquinaria.

No supervisado

A diferencia de la forma supervisada, este tipo de algoritmos no requieren intervención humana. Los datos introducidos contienen elementos no clasificados, y el algoritmo busca patrones entre estos de forma automática.

Entre sus características más resaltantes están:

• Los datos introducidos no están clasificados ni etiquetados.
• No requiere intervención humana para funcionar.
• Incluye algoritmos de clustering, el cual clasifica en grupos los datos de salida, y de asociación que descifra reglas y patrones dentro de los datos introducidos.

Las aplicaciones prácticas para el Machine Learning no supervisado responden a otro tipo de demandas:

• Entidades bancarias: es utilizado para la clasificación por tipo de los clientes de los bancos.
• Centros de salud: clasifica a los pacientes de acuerdo a distintos criterios.
• Plataformas de streaming: conforma el sistema de recomendaciones de plataforma de transmisión de series o música.

Reforzado

Es una metodología de la psicología conductual trasladada al aprendizaje automático de las máquinas, en la cual estas aprenden por su propia cuenta a seguir un conjunto de reglas y comportamientos en base a premios y penalizaciones.

Las características principales del machine laringe reforzado son:

• Está basado en el aprendizaje por reforzamiento de la psicología conductual.
• Brinda a la máquina la capacidad de tomar decisiones en base a experiencia.
• Se centra en el desarrollo de un sistema, llamado “Agente”, que busca mejorar su eficiencia al interactuar con su entorno y el uso de recompensas para modificar su comportamiento.

Algunas de las aplicaciones prácticas para los algoritmos de aprendizaje por refuerzo son:

• Sistemas de navegación: se utiliza en los sistemas de navegación de vehículos autónomos, drones e incluso robots.
• Refinamiento de diseños: es utilizado en la manufactura de piezas y la selección de materiales para reducir costes o incrementar la calidad.
• Gestión de recursos: permite gestionar registros de stock o turnos de rotación de personal.

Aprendizaje semi supervisado

Es una metodología de machine learning que emplea la introducción de datos tanto categorizados como no categorizados.

Por lo general, una pequeña porción de los primeros junto con una mayor cantidad de los segundos pueden mejorar enormemente la exactitud del aprendizaje:

• Solo requieren supervisión humana parcial.
• Los datos etiquetados corresponden a una pequeña parte de todos los datos de entrenamiento introducidos.
• Sus algoritmos cumplen los mismos objetivos que el aprendizaje supervisado y no supervisado.

Las aplicaciones prácticas de este tipo de machine learning son similares a las del learning supervisado y el no supervisado, con la diferencia de que puede llegar a ser más exacto y más económico que las otras dos modalidades.

Transducción

Es un sistema de aprendizaje con semejanzas al aprendizaje supervisado, pero con la diferencia de que sus criterios de aprendizaje, es decir, los datos de entrada, son utilizados para la predicción de futuros datos basándose en sus categorías y comparándolas con los nuevos datos de entrada. Su aplicación práctica más vista es en los textos predictivos de algunos smart keyboards, así como las predicciones de motores de búsqueda como Google.

Multitarea

Es un método de aprendizaje que se enfoca en el uso de datos previamente adquiridos para la resolución de problemas de naturaleza similar a los ya vistos. En síntesis, resuelve múltiples tareas de aprendizaje de forma simultánea mientras busca similitudes entre estas para mejorar su eficiencia a la hora de resolver tareas futuras. Este método es uno de los más rápidos para el aprendizaje de las máquinas y brinda una mejora en la eficiencia de aprendizaje y en la exactitud de las predicciones.

Técnicas de aprendizaje automático ¿Cuáles son las principales estrategias utilizadas para enseñar a las máquinas?

Dentro del machine learning se utiliza una gran cantidad de técnicas para introducir la información a los algoritmos, con el fin de permitir que estos realicen sus propios cálculos, independientemente de la clasificación de la información introducida.

Veamos a continuación:

Regresión

Este método corresponde al machine learning supervisado, y consiste en la predicción explicación de un valor numérico utilizando como base datos o conjuntos introducidos con anterioridad. Por ejemplo, un algoritmo que aplica el método de aprendizaje por regresión puede calcular el valor de un bien inmueble basándose en datos introducidos que representan precios anteriores para propiedades con características similares.

Árbol de decisiones

Utiliza un árbol de decisiones como modelo predictivo para realizar un mapeo de observaciones sobre los datos introducidos con el objetivo de llegar a una conclusión final sobre dichos datos. Es uno de los métodos más efectivos para mantener un registro del progreso del aprendizaje de la máquina, puesto que permite visualizar decisiones anteriores y compararlos con futuros problemas.

Agrupación

Corresponde a la categoría del aprendizaje automático no supervisado, su objetivo es lograr que la máquina agrupe o clasifique conjuntos de datos con características similares, permitiendo que el algoritmo realice esta clasificación de forma automática. Debido a que es un proceso automático realizado por el algoritmo, la única forma en que se puede evaluar la calidad de soluciones a los problemas es por medio de una visualización parcial de los datos arrojados por el algoritmo.

Redes neuronales artificiales

Se trata de un modelo de aprendizaje basado en la composición y orden de las neuronas de los sistemas nerviosos de los seres vivos. Básicamente, es una red de neuronas que cooperan entre sí para brindar soluciones a los problemas presentados. Cada conexión tiene un valor numérico variable que se adaptan a los estímulos presentados y les permiten aprender de acuerdo a la experiencia. En el año 2000, la introducción del aprendizaje profundo dio una nueva importancia a las redes neuronales artificiales.

Algoritmos genéticos

Este método de aprendizaje se basa en la selección natural. Se trata de procesos de búsqueda de resolución de problemas que utilizan agrupaciones de datos para simular este proceso. Utiliza métodos de transformación e interpretación de datos e información, que pueden compararse con la mutación y el cruzamiento en la selección natural, para generar datos nuevos que puedan representar una buena solución al problema planteado.

Aplicaciones del machine learning ¿En qué sectores y empresas se puede utilizar esta nueva tecnología?

En la actualidad, con la difusión masiva de servicios de streaming y mecanismos autónomos, el machine learning ha pasado a formar parte integral de la vida cotidiana para cualquier persona.

El aprendizaje automático tiene una amplia variedad de aplicaciones reales, entre las más resaltantes encontramos las descritas a continuación:

Diagnósticos médicos

Los sistemas de aprendizaje automatizado se utilizan en el sector médico como complemento para el análisis de imágenes médicas para el desarrollo de diagnósticos, tomando como base los informes de patología. Está registrado un estudio en el que una máquina fue capaz de encontrar un alto porcentaje de cáncer en un grupo de pacientes antes de que estos fueran oficialmente diagnosticados, y la exactitud de los resultados de análisis mediante máquinas no hace más que crecer.

Búsquedas online

Los motores de búsqueda basan sus recomendaciones y resultados personalizados en sistemas de machine learning que reúnen datos individuales de cada usuario para mejorar los resultados de las búsquedas. Se basa en la interpretación de tus búsquedas recientes para proveer resultados tan exactos como sea posible, independientemente de los términos que se utilicen como criterios de búsqueda.

Vehículos autónomos

Estos sistemas utilizan esta técnica para una gran variedad de funciones. No solamente cuentan con análisis del entorno para conducción automatizada, sino que analizan las preferencias del usuario para ajustarse en función de las mismas. El aprendizaje automático ayuda a estas máquinas a brindar un entorno cómodo para el usuario.

Reconocimiento de voz

Es una de las aplicaciones más comúnmente vistas del aprendizaje automático, y es que este resultado puede verse en los móviles con los asistentes que funcionan en base al reconocimiento de voz. Los sistemas más avanzados pueden comprender el lenguaje humano y responder a los usuarios en el mismo idioma, brindando respuestas con sentido y contexto. Por ejemplo, los asistentes Siri y Alexa son capaces de comprender a sus interlocutores y responder a sus solicitudes en consecuencia y de forma coherente

Servicios de entretenimiento

Páginas y aplicaciones de streaming de video y audio utilizan el machine learning ligado a las cuentas de cada usuario para gestionar las recomendaciones personalizadas de música, series y películas, dependiendo del servicio que utilices. Plataformas como Spotify utilizan el aprendizaje automático para mejorar la experiencia del usuario, al brindarle recomendaciones personalizadas en base a los artistas, géneros y categorías de música que ha reproducido recientemente.