El aprendizaje automático puede sonar como un curso que debes tomar para trabajar en una fábrica, pero en informática, es un subconjunto de la inteligencia artificial (AI). En resumen, permite que los sistemas mejoren su rendimiento aprendiendo de experiencias y datos. Este subconjunto de la AI está tan arraigado en el software moderno que muchas tecnologías existentes que damos por sentadas no serían posibles sin él.
¿Qué es exactamente el aprendizaje automático (con ejemplos)?
Entonces, ¿qué es el aprendizaje automático (ML) exactamente, y por qué es tan importante? Pues bien, ML es una aplicación de la IA y una rama de la informática que permite a los sistemas aprender de la experiencia, datos y algoritmos para mejorar la precisión. Curiosamente, los desarrolladores no tienen que programar explícitamente las máquinas para aprovechar ML: las computadoras pueden aprender ellas mismas sin intervención humana.
La tecnología moderna, como los chatbots, los asistentes virtuales, el software antivirus proactivo y más, dependen en gran medida del aprendizaje automático. Por ejemplo, los vehículos autónomos 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.
De igual forma, la ciberseguridad para empresas, como Detección y Respuesta de Endpoints (EDR), puede utilizar el aprendizaje automático para detectar malware desconocido y encontrar amenazas de "día cero" desconocidas al identificar patrones maliciosos. Esto es solo la punta del iceberg en cuanto a cómo el aprendizaje automático impactará la ciberseguridad en el futuro.
ML e IA también permiten la comunicación de máquinas sin intervención humana. Estas aplicaciones de máquina a máquina (M2M) pueden ayudar a los sistemas de gestión de cadenas de suministro o almacenes a rastrear y monitorear inventario de manera eficiente. Asimismo, las aplicaciones M2M ayudan a las empresas energéticas a gestionar el suministro de manera más precisa al enviar datos de recolección desde fuentes de recolección de energía a computadoras remotas para su análisis.
¿Cuáles son algunos métodos comunes de aprendizaje automático?
Aprendizaje automático supervisado
El aprendizaje supervisado es cuando conjuntos de datos etiquetados entrenan algoritmos bajo la supervisión de un encargado. 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 tu bandeja de entrada.
Aprendizaje automático no supervisado
El aprendizaje no supervisado es cuando un algoritmo trabaja con datos no etiquetados sin supervisión. Debe 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 todavía puede necesitar validar las recomendaciones del aprendizaje no supervisado.
Aprendizaje automático semi-supervisado
El aprendizaje semi-supervisado logra un equilibrio entre el aprendizaje supervisado y no supervisado al entrenar algoritmos con datos etiquetados y no etiquetados. Típicamente, el volumen de datos etiquetados es menor, mientras que el volumen de datos no etiquetados es mucho mayor. Una aplicación de aprendizaje semi-supervisado es en un hospital, donde un radiólogo etiqueta un pequeño número de escaneos para enfermedades para ayudar a las máquinas a extraer información relevante de manera precisa de un volumen mayor.
Aprendizaje automático por refuerzo
El aprendizaje por refuerzo es similar al aprendizaje supervisado, excepto que el algoritmo aprende a través de prueba 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 de salud puede usarlo para determinar políticas óptimas a partir de experiencias pasadas.
¿Cuál es la diferencia entre la IA y el aprendizaje automático?
Al buscar IA vs aprendizaje automático, puede notar que algunas personas usan incorrectamente los términos de manera intercambiable. La IA es esencialmente un término general para la inteligencia sintética. Mientras tanto, el aprendizaje automático es un enfoque de IA que permite a las máquinas aprender de experiencias y datos sin que alguien las programe o asista. Una máquina que utiliza IA puede no necesariamente tener 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 al evaluar innumerables movimientos en tiempo real.
¿Qué industrias utilizan el aprendizaje automático?
- Los gobiernos utilizan el aprendizaje automático para servicios públicos, seguridad pública, detección de fraudes o control fronterizo al analizar un gran volumen de datos.
- Las empresas de salud utilizan el aprendizaje automático para mejorar el diagnóstico y tratamiento, y desarrollar dispositivos precisos de monitoreo de la salud.
- Las empresas minoristas pueden mejorar sus objetivos de marketing dirigido analizando los patrones de compra de los clientes.
- El sector energético encuentra fuentes más eficientemente con algoritmos de aprendizaje automático.
- Muchas empresas en el sector del transporte, como empresas de mensajería, negocios de viajes compartidos y transporte público, utilizan computadoras para encontrar rutas ideales y mejorar los servicios, la rentabilidad y la reducción de huella de carbono.
- La industria financiera utiliza el aprendizaje automático para mejorar la ciberseguridad y obtener información esencial de los datos.
¿Netflix utiliza aprendizaje automático?
Sí, Netflix utiliza ML o múltiples aplicaciones. Una de las más evidentes es su sistema de recomendación de contenido. El sistema utiliza ML para examinar tus preferencias de género, tu historial de visualización y el historial de visualización de usuarios con gustos similares para sugerir qué películas, filmes y documentales podrías probar.