Machine Learning: qué es esta tecnología, cómo funciona y para qué sirve

Algunas de las tecnologías modernas pasan a formar parte de nuestro día a día de una manera tan silenciosa que la gente apenas lo percibe. Un ejemplo es el Machine Learning, que puede ser traducido como aprendizaje automático o aprendizaje de máquinas: este es un concepto asociado a la inteligencia artificial, razón por la cual es cada vez más destacado por los medios de comunicación. A pesar de esto, poca gente entiende hoy en día esta idea.

Si es tu caso, no te preocupes: en las próximas líneas, descubrirás lo que es el machine learning y conocerás algunas de las aplicaciones que ya adoptan tecnologías de este tipo.

Diferencia entre el machine learning y la inteligencia artificial

Vamos a empezar aclarando un detalle que causa confusión: mucha gente piensa que el machine learning y la inteligencia artificial significan la misma cosa, pero no es así. En realidad, la inteligencia artificial es un concepto amplio que incluye el aprendizaje de máquinas, como de sus recursos.

Qué es la inteligencia artificial

Hay varias definiciones para la idea. Una que es bastante aceptada es la de que la inteligencia artificial consiste en mecanismos informáticos que se basan en el comportamiento humano para la resolución de problemas. En otras palabras, la tecnología hace al equipo “pensar” como una persona para realizar tareas.

Es verdad que esa es una explicación simplista, después de todo, un sistema inteligente no necesita necesariamente ser algo cercano al razonamiento humano. De todos modos, no deja de existir cierta lógica en eso.

Nosotros, los humanos, somos capaces de analizar los datos, encontrar patrones o tendencias en ellos, de hacer análisis más exigentes a partir de ahí y, a continuación, utilizar las conclusiones para tomar decisiones. De cierto modo, la inteligencia artificial sigue este mismo principio.

Qué es el Machine Learning

Normalmente, cuanto más ejecutamos una tarea, más hábiles somos al realizarla. Esto es el resultado de nuestra capacidad de aprender. La repetición o la realización de procedimientos relacionados actúa como un entrenamiento para nosotros.

Algo parecido ocurre en los sistemas de inteligencia artificial: datos disponibles públicamente (a partir de la web, por ejemplo) o registrados en plataformas propias sirven de entrenamiento para los algoritmos de inteligencia artificial.

¿Cómo se lleva a cabo este entrenamiento? Existen varios algoritmos para este fin. Todo depende de la aplicación y de las organizaciones o personas que están detrás de ellos. Aquí, lo que más importa es saber que es en este momento donde el machine learning pasa a tener sentido.

Qué es el machine learning

Machine learning también es un concepto con varias definiciones posibles. Aquí va una que nos permite asimilar bien su esencia: el aprendizaje de máquinas es un sistema que puede modificar su comportamiento de forma autónoma, tomando como base su propia experiencia y el entrenamiento que hemos analizado anteriormente. La interferencia humana aquí es mínima.

Tal modificación conductual consiste, básicamente, en el establecimiento de reglas lógicas, vamos a decir así, con la finalidad de mejorar el desempeño de una tarea o, dependiendo de la aplicación, tomar la decisión más adecuada para el contexto. Estas reglas son generadas con base en el reconocimiento de patrones dentro de los datos analizados.

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Piensa en una persona que escribe la palabra “tecla” en un sitio web de búsqueda. El servicio necesita analizar una serie de parámetros para decidir si muestra los resultados equivalentes a la idea de “tecla de teclado de PC” o “tecla de pared”, dos significados posibles. Entre los numerosos parámetros disponibles se encuentran en el historial de búsqueda del usuario: si minutos antes buscó “accesorios para hogar”, por ejemplo, el segundo significado será el más probable.

Este es un ejemplo muy simple, pero que ilustra algunos aspectos importantes del machine learning. Para empezar, es importante que los sistemas de este tipo hagan análisis con base en una cantidad significativa de datos, cosa que los buscadores tienen de sobra por cuenta de las millones de visitas que reciben y que, por tanto, sirven de entrenamiento.

Qué es el Machine Learning

Otro aspecto ilustrado allí es la continua entrada de datos, lo cual favorece la identificación de nuevos estándares. Supongamos que la palabra “bravo” pase a ser una jerga asociada a un movimiento cultural. Con el machine learning, el motor de búsqueda podrá identificar los patrones que apuntan al nuevo significado del término y, después de algún tiempo, estará listo a considerarlo en los resultados de las búsquedas.

Hay varios enfoques para el machine learning. Una muy conocida es la llamada deep learning o aprendizaje profundo. En ella, grandes cantidades de datos son tratadas a partir de varias capas de redes neuronales artificiales (algoritmos inspirados en la estructura de las neuronas del cerebro) que resuelven problemas muy complejos, como el reconocimiento de objetos en imágenes.

Ejemplos del uso del aprendizaje de máquinas

El uso del machine learning en las más diversas aplicaciones solo tiende a crecer. No es por capricho, sino por necesidad: muchos de los recursos tecnológicos que tenemos hoy en día solo funcionan o son viables gracias a la inteligencia artificial. He aquí algunos ejemplos:

Base de datos independiente: con la ayuda del machine learning, las bases de datos independientes tratan de modo automatizado con varias tareas hasta entonces realizadas por un administrador (DBA), permitiendo que el profesional se encargue de otras actividades y disminuyendo el riesgo de indisponibilidad de la aplicación por falla humana.

Lucha contra el fraude en los sistemas de pago: varios intentos de fraude con tarjetas de crédito y otros medios de pagos son generadas cada segundo en todo el mundo; afortunadamente, el machine learning ha permitido que los sistemas de lucha contra el fraude detengan la mayor parte de estas acciones.

Traducción de textos: una traducción no puede ser tomada al pie de la letra; es preciso tomar en cuenta los contextos, las expresiones regionales y otros parámetros. Gracias al machine learning, los traductores automáticos son cada vez más precisos.

Recomendación de contenido: las plataformas de streaming de vídeo y audio utilizan el machine learning para analizar el historial de contenido reproducido o rechazado por el usuario para darle recomendaciones acordes con sus gustos.

A pesar de que los conceptos de inteligencia artificial y machine learning hayan surgido hace mucho tiempo, recién ahora la gente está empezando a ver el uso en gran escala de estas tecnologías. Sin embargo, aún estamos solo en el comienzo. Si son muy útiles y sorprendentes en la actualidad, imagínate cuando estas tecnologías estén más entrenadas y mejoradas.

Fanático de todos los móviles que se lanzan cada año. Colecciono teclados de PC y me gusta jugar a Call of Duty: Modern Warfare.

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