que es el machine learning
Robot aprendiendo cosas complejas.

¿Qué Es El Machine Learning?

La revolución tecnológica actual, impulsada por la era de la información, ha posicionado al machine learning en el centro de innumerables industrias y sectores. El creciente interés de las organizaciones en integrar estas técnicas en su estructura operativa ha potenciado el mercado laboral en campos vinculados con la data science. Pero, ¿qué es exactamente el machine learning y cómo funciona?

Definición

El machine learning -en español, aprendizaje automático- es una rama de la inteligencia artificial que se centra en el diseño y desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las computadoras aprender de manera autónoma. A través de la alimentación con datos e información en forma de observaciones e interacciones del mundo real, las máquinas adquieren la capacidad de aprender y mejorar su rendimiento con el tiempo, imitando la capacidad humana de adquirir conocimiento.

Además de permitir que las máquinas aprendan de manera autónoma, el machine learning les faculta para hacer predicciones o tomar decisiones sin necesidad de ser programadas explícitamente para cada tarea.

¿En Qué Consiste?

El proceso fundamental del machine learning implica la construcción y entrenamiento de modelos mediante algoritmos inteligentes. Este entrenamiento utiliza datos del mundo real, de modo que, cuando la computadora se enfrenta a datos similares, pueda prever o determinar una acción adecuada.

Por ejemplo, un robot aspirador puede ser entrenado para ajustar la intensidad y duración de su tarea de limpieza según el tipo de suelo que detecte (mármol, madera, entre otros). Para mantener estos modelos optimizados y precisos, es esencial su constante entrenamiento con conjuntos de datos actualizados y representativos de todas las circunstancias y posibilidades necesarias.

¿Qué Tipos De Datos Se Utilizan?

  • Datos Estructurados: abarca todos los datos almacenados de forma organizada en bases de datos. Incluye datos sobre clientes e información relevante para la empresa.
  • Datos Desestructurados: consiste en datos almacenados pero que no se encuentran organizados de ninguna manera, como por ejemplo el historial de mensajes con un compañero de trabajo o cliente.

La Importancia Del Preprocesamiento De Datos

El preprocesamiento de los datos es un paso crucial en el pipeline de machine learning. Esto consiste en limpiar y transformar los datos brutos en un formato que pueda ser comprendido por los algoritmos. Comprendiendo las siguientes etapas:

  1. Limpieza de datos: en esta etapa se tratan los valores faltantes, se eliminan los outliers y se corrigen los errores en los datos.
  2. Transformación de datos: los datos pueden necesitar ser normalizados o estandarizados. Los datos categóricos podrían tener que ser codificados en un formato numérico (como con el One-Hot Encoding). En el caso de los datos de texto, este paso podría incluir la tokenización, la eliminación de palabras vacías y el stemming.
  3. Reducción de Dimensionalidad: en algunos casos, los datos pueden tener muchas características que pueden hacer que el modelo de Machine Learning sea ineficiente o menos preciso. Técnicas como el Análisis de Componentes Principales (PCA) se emplean para reducir el número de características sin perder mucha información.

Tipos De Machine Learning

Existen varios tipos de machine learning que se definen en función de cómo se adquiere el conocimiento:

  • Aprendizaje supervisado: los modelos se entrenan utilizando un conjunto de datos etiquetados. En otras palabras, los datos de entrada se asocian con las respuestas correctas, y el objetivo es que el modelo aprenda a predecir la salida correcta para nuevos datos basándose en este aprendizaje. Ejemplos de esto incluyen la clasificación de correos electrónicos como ‘spam’ o ‘no spam’, y la predicción de precios de vivienda basada en características como el tamaño y la ubicación.
  • Aprendizaje no supervisado: los modelos se entrenan utilizando conjuntos de datos no etiquetados. El modelo debe identificar patrones y estructuras en los datos por sí mismo. Esto se utiliza a menudo para agrupar clientes en segmentos en marketing o para detectar anomalías en la actividad de la red que podrían indicar un ciberataque.
  • Aprendizaje semi-supervisado: se sitúa entre los dos anteriores. Se utilizan conjuntos de datos en los que sólo algunas de las entradas están etiquetadas. Este enfoque puede ser útil cuando se dispone de grandes cantidades de datos, pero sólo una pequeña fracción de ellos está etiquetada.
  • Aprendizaje por refuerzo: el modelo aprende a realizar acciones basadas en recompensas y castigos. Se utiliza a menudo en robótica y en juegos para entrenar a los agentes para que realicen tareas o maximicen sus puntos en un juego.

Cada uno de los anteriores tiene su propio conjunto de aplicaciones y se selecciona de acuerdo a las necesidades y limitaciones de los datos y el problema que se esté resolviendo.

¿Para Qué Sirve?

El machine learning se ha vuelto esencial en una multitud de aplicaciones, desde las simples recomendaciones de productos en sitios de compras como Amazon, hasta la interpretación de señales en la conducción de vehículos autónomos.

Entre las principales aplicaciones del machine learning destacan:

  • Personalización de feeds y recomendaciones: los algoritmos de machine learning son la base de los sistemas de recomendación personalizados utilizados por Facebook, Amazon, Google y otros, para sugerir contenidos o productos que puedan ser de interés para el usuario.
  • Vehículos autónomos: los coches autónomos se benefician del machine learning para interpretar su entorno y tomar decisiones en tiempo real, incluyendo la detección de peatones, semáforos y otros vehículos.
  • Asistentes virtuales: los asistentes como Siri o Alexa usan el machine learning para procesar y entender el lenguaje natural, proporcionando respuestas útiles a los usuarios.
  • Atención al cliente: se utiliza para automatizar la atención al cliente, analizar correos electrónicos y priorizar las respuestas a consultas o propuestas de mayor valor.
  • Business Intelligence: los data scientists utilizan el machine learning para identificar patrones, tendencias y anomalías en los datos, lo que permite una toma de decisiones más informada y precisa.

Herramientas Utilizadas

En el campo del machine learning, se utilizan diversas herramientas que permiten recopilar, analizar y visualizar datos, así como desarrollar y ejecutar algoritmos de aprendizaje. Estas herramientas se dividen principalmente en tres categorías:

Lenguajes De Programación

  1. Python: ofrece una amplia variedad de bibliotecas como TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, que hacen que el desarrollo y la implementación de modelos de machine learning sean más accesibles y eficientes.
  2. R: utilizado para tareas de exploración de datos, visualización y desarrollo de modelos estadísticos.
  3. Julia: Julia es un lenguaje de alto nivel y alto rendimiento para la informática técnica, con una sintaxis familiar para los usuarios de otros entornos técnicos y de informática. Ofrece velocidad y rendimiento que incluso superar a C y Fortran en ciertos escenarios.
  4. SAS: se utiliza principalmente en empresas y organizaciones para el análisis de datos y el desarrollo de modelos predictivos.
  5. Scala: frecuentemente utilizado con Apache Spark, un framework para el procesamiento de datos en paralelo que también ofrece capacidades de machine learning.
  6. Java: de valor especialmente en la construcción de algoritmos de aprendizaje a gran escala y sistemas de machine learning de extremo a extremo.
  7. Javascript: bibliotecas como TensorFlow.js permiten el desarrollo y la implementación de modelos de machine learning directamente en el navegador o en Node.js.

Bases De Datos

Ver también
  1. SQL: se usa para consultar, manipular y extraer datos que luego se usan para entrenar y probar modelos.
  2. MongoDB: su flexibilidad y escalabilidad la hacen útil para trabajar con grandes cantidades de datos desestructurados o semi-estructurados, lo cual es común en tareas de machine learning.
  3. Oracle: Es una base de datos relacional que también proporciona una plataforma para el procesamiento de datos y la aplicación de modelos de aprendizaje automático. Oracle ofrece varias soluciones de machine learning y minería de datos.
  4. Hadoop: de utilidad para la gestión y el procesamiento de grandes volúmenes de datos de entrenamiento.

Herramientas De Visualización

  1. Tableau: Tableau es una potente herramienta de visualización de datos que puede ser de gran ayuda en la fase de exploración de datos del machine learning. Permite a los usuarios crear gráficos interactivos y cuadros de mando para explorar y presentar los datos de una manera fácil de entender.
  2. D3.js: esta biblioteca de JavaScript puede ser utilizada para visualizar los datos de entrada, los resultados del modelo y los patrones o estructuras detectados en los datos.
  3. Datawrapper: útil para visualizar y presentar los resultados del análisis de datos y del modelo. Sin necesidad de programación.
  4. Plotly: se puede usar para explorar datos y visualizar resultados del modelo, como curvas ROC y gráficos de dispersión de alta dimensionalidad.

Ventajas Del Machine Learning

El machine learning ofrece una serie de beneficios que están revolucionando la forma en que operan las empresas e interactúan los individuos. Entre estas ventajas se encuentran:

  1. Personalización mejorada: permite a las empresas personalizar sus productos, servicios y comunicaciones de manera más efectiva, mejorando la experiencia del cliente y aumentando la retención y lealtad de los mismos.
  2. Toma de decisiones informada: al detectar patrones y tendencias en grandes conjuntos de datos, el aprendizaje automático facilita la toma de decisiones basada en datos. Esto puede aumentar la eficiencia y la rentabilidad en varios aspectos de las operaciones comerciales.
  3. Automatización de procesos: muchas tareas que anteriormente requerían la intervención humana pueden ser automatizadas con el machine learning, lo que aumenta la eficiencia y reduce los costes operativos.
  4. Descubrimiento de Información de valor: el machine learning puede descubrir información oculta en grandes cantidades de datos, lo que puede resultar en nuevos conocimientos y la creación de oportunidades de negocio.

Problemas Asociados

El uso del machine learning implica desafíos notables. Uno de los principales es el alto costo asociado con la implementación de estas tecnologías. Esta inversión incluye los gastos de hardware y software, además de la contratación de personal especializado. A ello se añade la necesidad de grandes volúmenes de datos de alta calidad para entrenar los modelos, un requisito que puede ser exigente para organizaciones que no producen o no tienen acceso a este tipo de datos.

Además, se encuentra el problema de la explicabilidad. Muchos modelos de machine learning funcionan como “cajas negras”, proporcionando predicciones o decisiones sin revelar el proceso mediante el cual llegaron a ellas. Esto puede ser problemático en sectores donde la transparencia es imperativa. A su vez, el uso del machine learning puede generar dilemas éticos y de privacidad, especialmente cuando se manejan datos personales, obligando a las empresas a una rigurosa adherencia a las regulaciones de privacidad.

No se debe tampoco olvidar que un sesgo en los datos de entrenamiento conduce a un modelo igualmente sesgado, lo que da lugar a decisiones injustas o discriminación.

El Futuro De Este Campo

El futuro del machine learning es prometedor y se espera que sea una fuerza impulsora en muchas industrias y aspectos de la sociedad. Por un lado, se prevé que el desarrollo de algoritmos cada vez más sofisticados permitirá a las máquinas aprender y adaptarse a nuevas situaciones con una eficacia sin precedentes. Esto implicará una capacidad de procesamiento y análisis de datos más rápido y eficiente, lo que, a su vez, dará lugar a una mayor precisión y confiabilidad en la toma de decisiones. Además, la utilización de técnicas avanzadas de aprendizaje automático podría expandirse a sectores que hasta ahora no han aprovechado completamente estas tecnologías, como el sanitario, educativo y energético.

Asimismo, se espera que la adopción de machine learning aumente en las empresas y organizaciones de todo el mundo. Con el desarrollo de herramientas y plataformas más accesibles, será cada vez más fácil y asequible para las empresas de todos los tamaños incorporar técnicas de machine learning en sus operaciones. Esto llevará a una mayor personalización en productos y servicios, mejorando la experiencia del usuario y creando oportunidades para el crecimiento y la innovación.

Conclusión

El machine learning está redefiniendo la manera en que interactuamos con el mundo, y su influencia solo aumentará en el futuro. Con una habilidad característica para aprender y adaptarse a través de los datos que promete mejorar la eficiencia y precisión en una amplia variedad de campos.