Puntos clave
- El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial (IA). En pocas palabras, permite a los sistemas mejorar su rendimiento aprendiendo de las experiencias y los datos.
- El aprendizaje automático (ML) consiste en crear algoritmos que permitan a las máquinas aprender de la experiencia. La IA se centra en la creación de máquinas inteligentes, mientras que el aprendizaje automático es el motor que permite enseñar a esas máquinas a partir de los datos.
- Malwarebytes el aprendizaje automático para detectar malware que nunca antes se había visto en el mundo real, incluidas las amenazas de día cero.
- La detección de anomalías basada en el aprendizaje automático permite identificar comportamientos sospechosos mediante el reconocimiento de patrones que se desvían de la norma.
- El aprendizaje profundo es una de las formas más avanzadas de aprendizaje automático, y está impulsando nuevos avances en numerosos sectores, entre ellos el de la ciberseguridad.
¿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 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 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.