¿Qué es Machine Learning? Cómo, dónde y cuándo

Autor: | Última modificación: 20 de enero de 2022 | Tiempo de Lectura: 5 minutos
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Oímos hablar de Machine Learning por aquí, Inteligencia Artificial por allá, Deep Learning, Clustering… Términos relativamente nuevos como a la profesión a la que van asociados: el Data Scientist o científico de datos. Pero todo esto aún genera algo de confusión. Machine Learning no es dotar de conciencia propia a robots exterminadores. Es otra cosa.

¿Qué es Machine Learning?

El Machine Learning es una disciplina científica dentro del ámbito de la Inteligencia Artificial. Está diseñado para crear sistemas que adaptan su comportamiento para que las máquinas puedan tomar decisiones por sí mismas.

Habremos leído por muchos sitios que aprenden automáticamente, pero eso no sería del todo cierto. Aprender es otra cosa, es lo que hace un bebé llevándose los pies a la boca, es lo que haces tú después de darte cuenta que ese código en el que has trabajado no te lleva a ninguna parte, es lo que hizo Skynet —o hará, depende de si me lees desde el futuro o el presente.

¿Entonces qué es Machine Learning? En un lenguaje más técnico, Machine Learning es un software capaz de construir un algoritmo que se va auto adaptando según un conjunto de datos que se le suministran.

La clave de este software es que sus mejoras son sin intervención humana, y se van mejorando de forma autónoma con el paso del tiempo (y el ingreso de datos) en busca de un mejor desempeño en un área concreta que hemos establecido: recomendación de libros, sistemas de alertas al volante, aniquilación de la raza humana, etc.

¿Cómo funciona el Machine Learning?

Su proceso de aprendizaje automático consiste en la construcción de árboles de decisión diferentes (cientos, miles o millones), y en la adaptación de estos en base al conjunto de datos conocidos. Pero no se detiene ahí, además es capaz de aplicar fórmulas heurísticas —dicho de otra forma, en busca de la solución a un problema— en cada nodo del árbol con el fin de crear un sistema de inferencias para que guíe a la nueva información entrante.

De forma recursiva, crea un árbol de decisión por cada rama que va creando, donde contrastará los nuevos datos con los que ya han servido para llegar o descartar la rama actual.

Poniendo un ejemplo sencillo. Se introduce un nuevo dato, una palabra: «Volveré». Se prueba y se mira el desempeño en función del resultado que se quiera encontrar. Si es positivo, se toma la decisión de incluirlo en el vocabulario.

Si no me he explicado bien, no te preocupes, por eso te traemos el Webinar sobre lo qué es Machine Learning, para tratar todo esto en profundidad, las tecnologías que se usan y más para alejar cualquier duda que tengas al respecto.

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¿Dónde se aplica Machine Learning?

¿Sabías que en 48 horas se genera la misma cantidad de información que se generó desde el comienzo de la vida hasta el año 2000? El crecimiento de la «Data» es exponencial, y por ello,  Machine Learning, que se alimenta de ella, es un campo muy amplio que está teniendo un crecimiento muy rápido y, que al ser relativamente nuevo, es normal que continuamente se divida en nuevas especialidades: detección de rostros, reconocimiento de objetos, anti-virus, predicción y pronósticos, vehículos autónomos, robots…

Machine Learning está pensado para cualquier ámbito, siempre y cuando encuentres la combinación de utilidad y creatividad. La idea es que con esta tecnología se pueda pasar de ser reactivos a ser proactivos. Por ejemplo, se pueden utilizar los datos históricos de un conjunto de clientes, debidamente organizados, para predecir futuros comportamientos.

Pero eso es algo que se hace ya, ¿verdad? Sí, pero con el crecimiento de los datos cada vez se hace más difícil —por no decir imposible— analizar, interpretar y tomar una decisión o realizar una predicción sobre un conjunto de datos que, no sólo son estáticos, sino que varían. Los algoritmos pueden detectar de forma infinitamente más fácil patrones de comportamiento a través de las variables que le proporcionamos. Por ello, la ventaja competitiva que supone a una empresa la utilización de Machine Learning para extraer información valiosa, es un arma que no se puede menospreciar.

 ¿Cuándo estará desplegado Machine Learning?

Muchos negocios y muchos sectores, no sólo lo utilizan actualmente, sino que llevan años sacándole partido. ¿Cómo crees que te recomiendan una posible compra que creen que te interesará? ¿Acaso hay alguien detrás mirándose tu listado de visitas? No. Sectores como el de compras online, publicidad, finanzas, tráfico, etc., llevan años aprovechando su potencial. La tecnología ya está viviendo entre nosotros, sólo que todavía pocos la conocen.

Por ese motivo, desde KeepCoding te traemos un vídeo de Introducción a Machine Learning, para que tengas la información precisa y en profundidad, de la mano de Tomás Garzón, miembro del departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Granada y ponente en PyConES.

¿Cuál es el mejor lenguaje de programación para Machine Learning?

Python es sin duda el mejor lenguaje de programación para aplicaciones de aprendizaje automático. Otros lenguajes de programación que se pueden utilizar para aplicaciones de Machine Learning son R, C ++, JavaScript, Java, C #, Julia, Shell, TypeScript y Scala.

En comparación con otros lenguajes de programación, Python es conocido por su legibilidad y complejidad relativamente baja. Las aplicaciones de Machine Learning involucran conceptos complejos como cálculo y álgebra lineal, que requieren mucho esfuerzo y tiempo para implementar. Python ayuda a aliviar esta carga al permitir que los profesionales del Machine Learning validen ideas rápidamente.  Otro beneficio de usar Python en el Machine Learning son las bibliotecas preconstruidas o también llamados frameworks. Existen diferentes paquetes para diferentes tipos de aplicaciones, como se describe a continuación:

  • Numpy, OpenCV y Scikit al procesar imágenes
  • Al procesar texto, NLTK se usa nuevamente con Numpy y Scikit
  • Librosa para aplicaciones de audio
  • Matplotlib, Seaborn y Scikit para la representación de datos
  • TensorFlow y Pytorch para aplicaciones de aprendizaje profundo
  • Scipy para la informática científica
  • Aplicación web integrada Django
  • Pandas para análisis y estructura de datos avanzados

Python proporciona la flexibilidad de elegir entre scripts o programación orientada a objetos. Tampoco es necesario volver a compilar el código; los desarrolladores pueden implementar cualquier cambio y ver los resultados de inmediato. Puede combinar Python con otros lenguajes para lograr los resultados y la funcionalidad que necesita.

Python es un lenguaje de programación versátil y puede ejecutarse en cualquier plataforma, incluyendo Windows, MacOS, Linux, Unix y otras. Al migrar de una plataforma a otra, el código necesita algunas adaptaciones y cambios menores, y está listo para funcionar en la nueva plataforma.

¿Cómo aprender Machine Learning?

Si quieres formarte en los lenguajes y herramientas para construir modelos de machine learning, la mejor opción es nuestro Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning Full Stack Bootcamp donde en menos de 9 meses serás capaz de dominar miles de datos y usarlos para crear proyectos que incorporen algoritmos de aprendizaje automático.

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