El aprendizaje automático puede parecer un curso que hay que hacer para trabajar en una fábrica, pero en informática es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA). En pocas palabras, permite a los sistemas mejorar su rendimiento aprendiendo de las experiencias y los datos. La IA está tan arraigada en el software moderno que muchas tecnologías que damos por sentadas no serían posibles sin ella.
¿Qué es exactamente el aprendizaje automático (con ejemplos)?
¿Qué es exactamente el aprendizaje automático y por qué es tan importante? El aprendizaje automático es una aplicación de la inteligencia artificial y una rama de la informática que permite a los sistemas aprender de la experiencia, los datos y los algoritmos para mejorar su precisión. Curiosamente, los desarrolladores no tienen que programar explícitamente las máquinas para aprovechar las ventajas del ML: los ordenadores pueden aprender por sí mismos sin la intervención humana.
La tecnología moderna, como los chatbots, los asistentes virtuales, el software antivirus proactivo, etc., depende en gran medida del aprendizaje automático. Por ejemplo, los vehículos autoconducidos utilizan múltiples algoritmos de ML basados en modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado para decidir qué acciones tomar con el fin de conducir tan bien o mejor que los humanos.
Del mismo modo, la ciberseguridad para empresas como Endpoint Detection and Response (EDR) puede utilizar el aprendizaje automático para detectar malware desconocido y encontrar amenazas desconocidas de "día cero" mediante la identificación de patrones maliciosos. Esto es solo la punta del iceberg de cómo el aprendizaje automático afectará a la ciberseguridad en el futuro.
El ML y la IA también permiten la comunicación de las máquinas sin intervención humana. Estas aplicaciones de máquina a máquina (M2M) pueden ayudar a los sistemas de gestión de la cadena de suministro o de almacenes a realizar un seguimiento y control eficaces del inventario. Del mismo modo, las aplicaciones M2M ayudan a las empresas energéticas a gestionar el suministro con mayor precisión enviando los datos de recogida de las fuentes de recolección de energía a ordenadores remotos para su análisis.
¿Cuáles son los métodos más comunes de aprendizaje automático?
Aprendizaje automático supervisado
El aprendizaje supervisado se produce cuando conjuntos de datos etiquetados entrenan algoritmos bajo la supervisión de un supervisor. Los datos supervisados son más comunes que otros métodos de aprendizaje porque pueden ser más eficientes. Un ejemplo de este tipo de ML es cuando los algoritmos pueden clasificar el spam en su bandeja de entrada.
Aprendizaje automático no supervisado
El aprendizaje no supervisado se produce cuando un algoritmo trabaja con datos no etiquetados sin supervisión. Tiene que determinar por sí mismo cómo procesar la información. Los investigadores pueden utilizar el aprendizaje no supervisado para encontrar patrones y agrupaciones de datos en conjuntos de datos no etiquetados sin intervenir. Por supuesto, un analista de datos puede necesitar validar las recomendaciones del aprendizaje automático no supervisado.
Aprendizaje automático semisupervisado
El aprendizaje semisupervisado logra un equilibrio entre el aprendizaje supervisado y el no supervisado entrenando algoritmos con datos etiquetados y no etiquetados. Normalmente, el volumen de datos etiquetados es menor, mientras que el volumen de datos sin etiquetar es mucho mayor. Una aplicación del aprendizaje semisupervisado es en un hospital, donde un radiólogo etiqueta un pequeño número de exploraciones en busca de enfermedades para ayudar a las máquinas a extraer con precisión la información relevante de un volumen mayor.
Aprendizaje automático por refuerzo
El aprendizaje por refuerzo es como el aprendizaje supervisado, salvo que el algoritmo aprende mediante ensayo y error y recompensas diferidas en lugar de datos de muestra. Por ejemplo, un vehículo autónomo puede aprender a través de errores en un entorno de entrenamiento qué decisiones son indeseables. Del mismo modo, un sistema sanitario puede utilizarlo para determinar políticas óptimas a partir de experiencias pasadas.
¿Cuál es la diferencia entre IA y aprendizaje automático?
Cuando busque IA frente a aprendizaje automático, es posible que observe que algunas personas utilizan los términos indistintamente de forma incorrecta. La IA es básicamente un término genérico para referirse a la inteligencia sintética. Por su parte, el aprendizaje automático es un enfoque de la IA que permite a las máquinas aprender de las experiencias y los datos sin necesidad de que alguien las programe o las ayude a hacerlo. Una máquina que utiliza IA puede no tener necesariamente capacidades de ML. Por ejemplo, en 1996, el sistema de ajedrez Deep Blue de IBM utilizó más IA y menos ML para derrotar al gran maestro ruso Garry Kasparov evaluando innumerables jugadas en tiempo real.
¿Qué sectores utilizan el aprendizaje automático?
- Los gobiernos utilizan el aprendizaje automático para los servicios públicos, la seguridad pública, la detección de fraudes o el control de fronteras mediante el análisis de un volumen masivo de datos.
- Las empresas sanitarias utilizan el aprendizaje automático para mejorar el diagnóstico y el tratamiento, y desarrollar dispositivos precisos de control de la salud.
- Las empresas minoristas pueden mejorar sus objetivos de marketing analizando las pautas de compra de sus clientes.
- El sector energético encuentra fuentes de forma más eficiente con algoritmos de aprendizaje automático.
- Muchas empresas del sector del transporte, como empresas de reparto, empresas de viajes compartidos y transporte público, utilizan ordenadores para encontrar rutas ideales que mejoren los servicios, la rentabilidad y la reducción de la huella de carbono.
- El sector financiero utiliza el aprendizaje automático para mejorar la ciberseguridad y la comprensión de datos esenciales.
¿Utiliza Netflix el aprendizaje automático?
Sí, Netflix utiliza ML o múltiples aplicaciones. Una de las más evidentes es su sistema de recomendación de contenidos. El sistema utiliza ML para examinar tus preferencias de género, tu historial de visionado y el de usuarios afines para sugerirte qué películas, filmes y documentales puedes probar.