¿Qué es machine learning y para qué sirve?

El machine learning es una rama de la inteligencia artificial y la informática que se enfoca en la utilización de datos y algoritmos para imitar la manera en la que aprenden los seres humanos, con una mejora progresiva de su precisión. Se refiere a la capacidad de una máquina o programa informático para aprender a través de la adaptación de determinados algoritmos de su programación respecto a determinada entrada de datos en su sistema. Un componente de gran relevancia en el creciente campo de la ciencia de datos.

El aprendizaje automático sirve pues, para crear sistemas que puedan aprender por sí mismos. Una tecnología que permite hacer automáticas una serie de procedimientos con el objetivo de reducir la necesidad de intervención de las personas, lo que conlleva una enorme ventaja a la hora de controlar una gran cantidad de información de una manera mucho más eficaz.

Lo que se denomina como aprendizaje no es más que la capacidad del sistema para detectar una serie de patrones complejos concretos con un gran número de parámetros. La máquina no aprende por sí misma, sino mediante un algoritmo de programación que se encuentra en constante cambio, conforme se van añadiendo más datos a la interfaz.

Gracias a los métodos estadísticos, los algoritmos se entrenan para llevar a cabo predicciones o realizar clasificaciones, con el objetivo de descubrir información que pueda resultar de valiosa en los procedimientos de extracción de datos. Pueden predecirse escenarios futuros o tomar acciones de manera automática en base a determinadas condiciones. De esta forma, las futuras decisiones de la empresa podrán apoyarse sobre una base sólida, lo que es clave para su crecimiento.

Por este motivo, no es extraño que, conforme el Big Data se va expandiendo, la demanda de profesionales del Data Science vaya en aumento, ya que son una figura determinante para dar solución y responder a las preguntas más importantes de las compañías.

¿Cómo funciona el machine learning?

En la informática tradicional, la única manera de lograr que un sistema informático hiciera algo era escribiendo un algoritmo que definiera el escenario y las características de cada acción. Pero, actualmente, los algoritmos que se utilizan en el desarrollo del machine learning llevan a cabo gran parte de estas acciones por sí solos. Obtienen sus propios cálculos en función de los datos que va extrayendo del sistema y, a mayor volumen, mejores y más precisas serán las acciones finales.

Los ordenadores se programan a sí mismos usando dichos algoritmos. Con lo cual, funcionan como ingenieros capaces de diseñar nuevas respuestas informáticas. Todo nuevo datos es convertido en un nuevo algoritmo, y a más datos, más complejo y eficaz es el cálculo que puede reportar el sistema.

La clave de la capacidad de este aprendizaje automático radica en la construcción y adaptación de los árboles de decisiones teniendo en cuenta los datos que el sistema ya conoce con anterioridad. No obstante, para poder proporcionar respuestas realmente válidas, el sistema de machine learning debe disponer de un gran volumen  de datos relevantes. Es recomendable que al menos haya seis entradas de datos reales para cada respuesta nueva que se diseñe, lo que debe repetirse para cada variable que compone el sistema de trabajo.

Fases del machine learning

UC Berkeley divide el sistema de aprendizaje de un algoritmo de machine learning en tres fases principales:

1. Un proceso de decisión: por lo general, los algoritmos de machine lerning son usados para llevar a cabo predicciones o clasificaciones. Sustentándose en los datos obtenidos, tanto si están etiquetados como si no, el algoritmo creará una estimación sobre un patrón en los datos.

2. Una función de error: la función de error sirve para valorar la predicción del modelo. Si existen ejemplos conocidos, una función de error permite realizar una comparación para comprobar la precisión del modelo.

3. Un proceso de optimización de modelos: si el modelo puede ajustarse mejor a los puntos de datos del conjunto de entrenamiento, los pesos se adaptan para disminuir la discrepancia entre la estimación del modelo y el ejemplo conocido. El algoritmo repetirá el proceso de valoración y mejora, y actualizará los pesos de manera autónoma hasta que se llegue al umbral de precisión.

Tipos de machine learning

Los sistemas de aprendizaje automático utilizan las experiencias y evidencias en forma de datos para poder entender por sí mismos comportamientos y patrones que se repiten. De esta manera, es posible prever posibles escenarios o comenzar operaciones que son la solución para una labor concreta.

En base a un gran número de ejemplos de un caso, podemos crear un modelo capaz de deducir y generalizar un comportamiento ya observado, y de este modo llevar a cabo predicciones para casos completamente nuevos.

1. Aprendizaje supervisado: este tipo de aprendizaje se apoya en la información de entrenamiento. El sistema se entrena a través de una determinada cantidad de datos, definiéndolos al detalle mediante etiquetas. Después, podemos introducir nuevos datos sin etiquetas, ya que serán clasificados por el sistema teniendo en cuenta los diferentes patrones que ha ido registrando en la fase de entrenamiento. En definitiva, se usan distintos ejemplos para generalizar nuevos casos.

2. Aprendizaje no supervisado: en este tipo de aprendizaje no se utilizan valores verdaderos o etiqueta. Y es que este tipo de sistemas tienen por objetivo la abstracción y comprensión de patrones de información directamente. Un modelo de problema que se denomina “clustering”. Un método de entrenamiento más parecido a la manera en la que los seres humanos procesamos la información.

3. Aprendizaje por esfuerzo: en este método, los sistemas aprenden a través de la experiencia. Pongamos por ejemplo un vehículo autónomo. Cuando la decisión que toma es errónea, se le penaliza. Este sistema de premios y castigos hace que el vehículo desarrolle una manera más eficaz desempeñar sus funciones. Sin duda, una de las formas más interesantes de aprendizaje para sistemas de inteligencia artificial, ya que no requiere de la introducción de grandes cantidades de información.