El machine learning es la capacidad que tienen las máquinas de aprender sin la necesidad de que tengan que ser programadas. Su finalidad es encontrar patrones de comportamiento a través de los datos, para llegar a predecir cómo serán los nuevos casos teniendo en cuenta lo aprendido anteriormente.
Las aplicaciones del machine learning cada vez están más presentes en nuestro día a día, convirtiendo lo que nos parecía un futuro lejano en una realidad cotidiana.
¿Qué es el machine learning y cómo funciona?
El machine learning, también conocido como aprendizaje automático, es la rama de la inteligencia artificial que tiene como objetivo dotar a las máquinas de la habilidad de aprender a partir del análisis de datos y con el fin de identificar patrones. Se toman así decisiones sin necesidad de la presencia humana, creando un entorno colaborativo entre hombre y máquina.
El objetivo principal del machine learning es desarrollar capacidades para asociar y generalizar, de igual manera que lo hace el ser humano. A través de la asimilación de una gran cantidad de datos, lo que se conoce como Big Data, y la generalización de la información se pueden llegar a hacer predicciones para tomar las mejores decisiones.
3 diferentes tipos de aprendizajes
Dentro del concepto del machine learning se diferencian distintos tipos de aprendizajes:
1. Aprendizaje supervisado
En este aprendizaje los datos para el entrenamiento incluyen la solución deseada, llamada “etiqueta” o “label”. Un ejemplo de esto puede ser si un correo electrónico es clasificado como spam o no.
2. Aprendizaje no supervisado
En el aprendizaje no supervisado los datos de entrenamiento no incluyen etiquetas, sino que el algoritmo intenta clasificar la información por sí solo. Esto es lo que sucede a la hora de agrupar la información recogida sobre los usuarios en una web detectando características en común.
3. Aprendizaje por refuerzo
El sistema es autónomo para explorar un terreno desconocido y determinar las acciones a realizar mediante prueba y error, aprendiendo por recompensas o penalizaciones, con el objetivo de crear la mejor estrategia posible y obtener la mayor recompensa.
Machine learning: ejemplos cotidianos
Las aplicaciones del machine learning son cada vez más numerosas y siguen aumentando día tras día. Las previsiones indican que seguirán creciendo en la toma de decisiones para la resolución de problemas de la forma más eficiente.
Entre las aplicaciones de machine learning se encuentran las siguientes:
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Detección de rostro
umerosas apps como Snapchat o Instagram, así como aplicaciones de sectores como belleza o las que ofrecen bancos de imágenes utilizan algoritmos de machine learning orientados al reconocimiento facial. Los dispositivos aprenden cómo reconocer las imágenes y cómo diferenciar los rostros con una probada eficacia. Además, el reconocimiento facial puede ser de gran utilidad para la seguridad del futuro.
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Spotify
Este servicio de música y podcasts en streaming propone listas de reproducción según patrones de comportamiento, siendo una de las aplicaciones del machine learning que ofrecen mejores resultados.
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Gmail
La plataforma de email de Google utiliza el machine learning para evitar el correo spam, protegiendo así al usuario de virus y correos no deseados. El sistema aprende tomando como ejemplos las decisiones pasadas para así saber reaccionar en el futuro. Con la función smart reply incluso puede llegar a aprender a contestar correos como el usuario lo haría, además de completar frases, entre otras posibilidades.
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Predicción de datos
Dando un conjunto de datos de entrada se puede llegar a predecir precios de inmuebles, de coches o la probabilidad de que ocurra algún evento.
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Vehículos autónomos
Los coches que se conducen solos, como los Tesla, son un ejemplo de machine learning. El vehículo reconoce la ruta y toma en cuenta los coches que le rodean, al tiempo que respeta la velocidad de la vía y la normativa que la rige. El sistema aprende de sus errores y del resto de conductores, puede incluso llegar a predecir accidentes antes de que se produzcan.
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Diagnóstico médico
A través de los síntomas del paciente y la recolección masiva de datos, se pueden anticipar las enfermedades o establecer un diagnóstico médico acertado.
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Evitar fraudes en transacciones económicas
PayPal y monedas electrónicas como el bitcoin utilizan el machine learning para combatir los fraudes, reconociendo las transacciones fraudulentas entre las miles que se realizan.
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Recomendación de productos y servicios
El machine learning selecciona clientes potenciales de un producto o servicio estudiando los comportamientos del usuario en las redes sociales y a través de las interacciones que realizan en Internet.
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Adaptación de apps
Con esta tecnología ya es posible modificar una app móvil basándose en el comportamiento de los usuarios. De igual manera, también se emplea en el área de ventas para, a través de sistemas de recomendación, ofrecer aquello que mejor se adapta a cada necesidad.
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Reconocimiento de voz
Siri, la ayudante de Apple, aprende de la información que puede recoger del usuario para entender mejor qué es lo que necesita en cada momento. Los asistentes personales como Siri o Alexa utilizan el procesamiento de lenguaje natural o PLN. A partir de las ondas de sonidos sintetizadas por el micrófono del dispositivo, los algoritmos son capaces de limpiar el ruido, comprender el idioma y cumplir órdenes. Las grandes compañías cada vez apuestan más por estas tecnologías que aprenden de las conversaciones y tareas ejecutadas por el usuario.
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Videojuegos
El machine learning es utilizado para que los bots interactúen con el jugador.
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Sector de la banca
Puede reducir el riesgo a la hora de conceder créditos, al tiempo que detecta las señales de impago. Resulta también útil para predecir cotizaciones de acciones en la Bolsa, ayudando a decidir si conviene comprar o vender. Asimismo, los chatbots interactúan con los clientes y les ofrecen una inmejorable experiencia de usuario.
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Otras aplicaciones
Antivirus para detectar softwares maliciosos, clasificación de secuencias de ADN, comprensión de textos, predicción de fallos en maquinaria o del tráfico en las ciudades, avanzar si un trabajador será rentable el próximo año, decidir cuál es la mejor hora para llamar a un cliente, etc. las posibilidades de las aplicaciones del machine learning son infinitas.
El machine learning y sus aplicaciones no dejan de evolucionar con el objetivo de mejorar la experiencia del usuario o ayudar en la toma de decisiones basadas en predicciones. Ya es imprescindible en nuestras vidas y en todo tipo de negocios y sectores. Con la nueva tecnología el futuro ya está aquí
