¿Qué es machine learning?

En ocasiones, nos encontramos con menciones al machine learning, la inteligencia artificial, el deep learning, el clustering… Estos términos están relativamente vinculados a una profesión emergente: el data scientist o científico de datos. Sin embargo, esta terminología aún genera cierta confusión. Entender qué es machine learning no implica conferir conciencia propia a robots exterminadores; se trata de algo diferente. El día de hoy develaremos el misterio de esta nueva ciencia emparentada con el big data.

¿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 es 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 de 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? El ML es una disciplina capaz de construir algoritmos que se van autoadaptando según un conjunto de datos que se le suministran.

La clave de este software, y de lo que es machine learning, es que sus mejoras son sin intervención humana y se van desarrollando 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, etc. 

Tipos de machine learning

1. Aprendizaje supervisado: El modelo se entrena con datos etiquetados, es decir, datos que ya contienen la respuesta correcta.
2. Aprendizaje no supervisado: El modelo se entrena con datos sin etiquetar y debe encontrar patrones y relaciones por sí mismo.
3. Aprendizaje semi-supervisado: Combina ambos tipos, utilizando una pequeña cantidad de datos etiquetados y una gran cantidad de datos no etiquetados.
4. Aprendizaje por refuerzo: El modelo aprende a tomar decisiones secuenciales optimizando una recompensa acumulativa.

¿Cómo funciona el machine learning?

Ya sabes qué es machine learning, ahora hablemos de su funcionamiento. 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 función del conjunto de datos conocidos. Pero no se detiene ahí, ya que 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.

En el contexto de qué es machine learning, se genera de manera recursiva un árbol de decisiones por cada rama que se desarrolla. En este proceso, se contrastan los nuevos datos con aquellos que han sido utilizados para llegar a una decisión o descartar la rama actual.

Pongamos 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.

Para entenderlo mejor, te traemos el webinar sobre lo qué es machine learning, para tratar todo esto en profundidad, las tecnologías que se usan y mucho más. El vídeo llega 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.

¿Dónde se aplica el 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, al hablar de qué es machine learning, que se alimenta de ella, podemos decir que se trata de un campo muy amplio que está teniendo un crecimiento muy rápido. Además, al ser relativamente nuevo, es normal que continuamente se divida en nuevas especialidades: detección de rostros, reconocimiento de objetos, antivirus, predicción y pronósticos, vehículos autónomos, robots…

El 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.

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 solo 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 para una empresa la utilización de machine learning para extraer información valiosa es un arma que no se puede menospreciar. Con esto hemos entendido un poco mejor lo que es machine learning.

Así pues, y para resumir, podemos decir que el machine learning se aplica en diversos campos:

1. Detección de rostros y reconocimiento de objetos: Utilizado en seguridad y redes sociales.
2. Antivirus y seguridad: Para detectar amenazas y anomalías.
3. Predicción y pronósticos: En finanzas y meteorología.
4. Vehículos autónomos: Para la navegación y toma de decisiones en tiempo real.
5. Robots: En la industria manufacturera y logística.

Algoritmos comunes en machine learning

1. Regresión lineal y logística: Para problemas de predicción y clasificación.
2. Árboles de decisión: Para modelos interpretables.
3. Máquinas de soporte cectorial (SVM): Para clasificación.
4. Redes neuronales: Para tareas complejas como reconocimiento de imágenes y voz.
5. K-means: Para clustering no supervisado.

¿Cuál es el mejor lenguaje de programación para machine learning?

Python es sin duda el mejor lenguaje de programación para aplicaciones de aprendizaje automático, por lo que es una de las herramientas de machine learning. Otros lenguajes de programación que se pueden utilizar para aplicaciones de ML 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, también llamadas frameworks. Existen diferentes paquetes para diferentes tipos de aplicaciones, como se describe a continuación, que forman parte de las herramientas de machine learning:

• 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, que sirven a las herramientas de machine learning. Al migrar de una plataforma a otra, el código necesita algunas adaptaciones y cambios menores, después está listo para funcionar en la nueva plataforma.

Ahora que sabes qué es machine learning, debes seguir formándote. Si quieres aprender más sobre los lenguajes y herramientas imprescindibles 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.