Está de moda ultimamente oir hablar de machine learning o aprendizaje automático, pero de verdad sabes ¿qué es el machine learning y cómo influye por ejemplo en los algoritmos de los grandes buscadores? Quédate que te lo explicamos.
Contenido
➡️Definición de machine learning
El machine learning no es más que una inteligencia artificial que facilita que los sistemas informáticos tengan la capacidad de aprender y mejorar automáticamente en base a experiencias y sin tener que haber sido necesariamente programados para ello. El machine learning se centra fundamentalmente en el desarrollo de programas informáticos que pueden acceder a datos y utilizarlos para aprender por sí mismos.
Los algoritmos de aprendizaje automático utilizan estadísticas para encontrar patrones en cantidades masivas de datos. Y los datos, aquí, abarcan muchas cosas, números, palabras, imágenes, clics, lo que tengas. Si se pueden almacenar digitalmente, se pueden introducir en un algoritmo de aprendizaje automático.
➡️Cómo aprenden los sistemas en base a machine learning
El aprendizaje se basa en observación de datos, como ejemplos, experiencia directa o instrucción. Se buscan patrones y de esta forma los sistemas pueden tomar decisiones más adecuadas en función de los ejemplos que se ven.
La finalidad es los sistemas u algoritmos puedan aprender automáticamente sin intervención o asistencia humana de ningún tipo y ajustarse en consecuencia por si mismos.
El machine learning es el proceso que impulsa muchos de los servicios que utilizamos hoy en día: sistemas de recomendación como los de Netflix, YouTube y Spotify; motores de búsqueda como Google y Baidu; plataformas sociales como Facebook y Twitter; asistentes de voz como Siri y Alexa.
➡️Ejemplos de métodos de Machine Learning
Los algoritmos de machine learning se pueden clasificar como supervisados, no supervisados o de refuerzo:
✔️Algoritmos de machine learning supervisados
Tienen la habilidad de aplicar lo que se ha aprendido en el pasado a los nuevos datos disponibles usando ejemplos que han sido clasificados para predecir eventos futuros (esto sería lo que hace Google con nuestras intenciones de búsqueda). A partir del análisis de un conjunto de datos con los que el sistema se ha entrenado, el algoritmo de aprendizaje produce una función inferida para hacer predicciones sobre los valores de salida. El sistema es capaz de proporcionar objetivos para cualquier nueva entrada después de un entrenamiento suficiente. El algoritmo de aprendizaje también puede comparar su salida con la salida correcta y prevista y encontrar errores para modificar el modelo en consecuencia.
Un ejemplo sería: un perro rastreador que buscara un objetivo por su olor. Eso es lo que pasa cuando pulsas play en una peli de Netflix: le dices al algoritmo que busque programas similares.
✔️algoritmos de machine learning no supervisados
Se utilizan cuando la información utilizada para entrenar no está clasificada. El aprendizaje no supervisado estudia cómo los sistemas pueden inferir una función para describir una estructura oculta a partir de datos no clasificados. El sistema no encuentra la salida correcta, pero explora los datos y puede hacer inferencias de los conjuntos de datos para describir estructuras ocultas a partir de datos no clasificados.
Un ejemplo sería: dejar que un perro rastreador huela multitud de objetos diferentes para clasificarlos en grupos con olores similares ( el sistema sólo busca cualquier patrón que pueda encontrar).
✔️Algoritmos de machine learning de refuerzo
Un algoritmo de refuerzo aprende por ensayo y error para lograr un objetivo claro. Prueba muchas cosas diferentes y es recompensado o penalizado dependiendo de si sus comportamientos ayudan o impiden alcanzar su objetivo. Esto es como dar y retener recompensas cuando se le enseña un nuevo truco a una mascota.
Un ejemplo sería: el AlphaGo de Google, el programa que se ha hecho famoso por vencer a los mejores jugadores humanos en el juego del Go.
➡️Machine learning versus data mining
Machine learning y data mining o minería de datos a menudo emplean los mismos métodos. Pero mientras que el aprendizaje automático o machine learning se centra en la predicción aprendida de los datos de formación, la minería de datos se centra en el descubrimiento de propiedades (previamente) desconocidas en los datos.
La minería de datos utiliza muchos métodos de aprendizaje automático con diferentes objetivos. Por otra parte, el machine learning también emplea métodos de minería de datos como el «aprendizaje no supervisado». Gran parte de la confusión entre estas dos comunidades de investigación proviene de las suposiciones básicas con las que trabajan. En machine learning, el rendimiento se evalúa generalmente con respecto a la capacidad de reproducir el conocimiento conocido, mientras que en el descubrimiento del conocimiento y la minería de datos la tarea clave es el descubrimiento de conocimientos previamente desconocidos.
Machine learning y su relación con la optimización de datos
El machine learning también está íntimamente ligado a la optimización: muchos problemas de aprendizaje se formulan como minimización de alguna función de pérdida en un conjunto de ejemplos de formación. La diferencia entre machine learning y optimización es que los algoritmos de optimización pueden minimizar la pérdida en un conjunto de entrenamiento pero machine learning se ocupa de minimizar la pérdida en muestras no vistas.
Conclusión
Esperamos que te haya quedado claro en qué consiste la tecnología de aprendizaje automático o machine learning que hoy por hoy guia, casi por completo, nuestras vidas. Si necesitas cualquier aclaración déjanos tu duda en comentarios 😊.
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