¿Qué es el Machine Learning? Comprensión de los fundamentos del aprendizaje automático

¿Qué es el Machine Learning?

Lo que se consideraba ficción no hace mucho tiempo, ahora es una realidad. La tecnología que sólo podía ser vista en películas y leída en libros es actualmente una realidad en la que vivimos. Mientras que algunas de las mentes más grandes sólo pudieron soñar en el pasado con lo que es el aprendizaje automático y lo que podría aportar a la humanidad, el fenómeno está muy vivo actualmente.

El aprendizaje automático, o abreviado como ML, es un término informático que significa inteligencia mecánica. Es una tecnología que puede aprender e imitar las funciones cognitivas como las neuronas. Puede resolver problemas por sí misma y no sólo responder a preguntas como un asistente virtual.

Con el aumento de la capacidad de las máquinas para mejorar la vida de las personas, ya podemos notar el software de aprendizaje de máquinas en algunas partes como el reconocimiento de rostros, los coches autónomos, las redes sociales y los pilotos automáticos en los aviones. Como dice el Teorema de Tesler “ML es lo que no se ha hecho todavía”. Las capacidades de inteligencia artificial clasificadas como ML pueden comprender con éxito el habla humana, las simulaciones militares, la competencia en el nivel más alto de los juegos de ordenador, y mucho más. Ahora que hemos visto un poco de lo que es el Machine Learning, vamos a sumergirnos más profundamente, ¿de acuerdo?

Una visión más profunda de la tecnología de aprendizaje automático

De los asistentes virtuales como Siri y Alexa, el software de aprendizaje automático se está integrando rápidamente en nuestra vida cotidiana. Aunque algunos de estos ejemplos no pueden considerarse como la “verdadera” inteligencia de máquinas que puede tomar decisiones por sí misma, el impacto de los proyectos derivados sigue avanzando en capacidad y prevalencia.

Para comprender mejor lo que es el Machine Learning, es necesario retroceder un poco en su desarrollo.

Una breve historia del Machine Learning

Las primeras ideas de seres artificiales se mencionaron en la Antigüedad y han estado en la escena de la ficción durante mucho tiempo. Historias como la de Frankenstein fueron el resultado de ello. El campo de los estudios de la inteligencia artificial nació en 1956, en el Dartmouth College en los Estados Unidos. Un grupo de científicos de universidades como el MIT y la CMU se convirtieron en los fundadores de la investigación de la tecnología Machine Learning. Los programas que crearon han sido considerados como los primeros fundamentos del aprendizaje de las máquinas. Fueron los que crearon un sistema informático que podía aprender las estrategias del juego de las damas, resolver problemas de álgebra y probar teoremas lógicos. Creían que en unos 20 años las máquinas serían capaces de hacer cualquier cosa que un hombre pueda hacer.

Aunque eran muy optimistas sobre el progreso de su creación, no se dieron cuenta de lo que el desarrollo del aprendizaje de las máquinas les iba a suponer un reto. Debido a los difíciles tiempos financieros, tanto el gobierno de los Estados Unidos como el británico decidieron dejar de financiar los proyectos de investigación exploratoria de la Machine Learning. El período, en el que fue muy difícil encontrar suficientes fondos para continuar la investigación se denominó “Invierno de la Machine Learning”.

Sin embargo, el “invierno del ML” no duró mucho tiempo. Para 1985, la investigación estaba viva de nuevo y para entonces, el mercado de la enseñanza mecánica alcanzaba más de mil millones de dólares. A través de tropiezos y caídas, a finales del siglo XX y principios del XXI, el desarrollo de la Machine Learning se ha utilizado en el diagnóstico médico, la logística, la minería de datos, etc. El software de aprendizaje automático comenzó a tener éxito debido al aumento de la potencia de cálculo. Como dice la ley de Moore, se puede esperar que la velocidad y la capacidad de los ordenadores se dupliquen cada dos años. Esto significa que la evolución de la informática avanza incuestionablemente rápido y seguirá aumentando la calidad del trabajo de las personas en consecuencia.

El concepto básico de Machine Learning

El aprendizaje de las máquinas como proceso y como producto es muy difícil de entender si no es en su especialidad. Para hacerlo lo más simple posible, la tecnología Machine Learning es un software, que toma la información de entrada y la convierte en otra información, que es de salida.

La mayor diferencia entre Machine Learning y otros tipos de programas de software es que para el aprendizaje automático, el creador, que es un programador, no tiene que dar instrucciones sobre cada característica que está haciendo. A través de ejemplos y prácticas, aprende la información necesaria por sí mismo.

¿Por qué es importante el Machine Learning?

La comprensión de lo que es el aprendizaje automático y su importancia tiene que empezar con una afirmación muy simple: fue creado para reducir el esfuerzo humano y ayudar en las áreas en las que es peligroso que una persona intervenga. Aunque hay muchas maneras diferentes de usar la Machine Learning, funciona como una aceleración de algún tipo de proceso y da al usuario un resultado preciso. La idea del software de Machine Learning es crear un mundo sin errores. Desglosemos algunas de sus principales y más importantes características:

  • La máquina aprende a través del aprendizaje repetitivo y el descubrimiento a través de los datos. En lugar de manejar la información por sí mismo, el Machine Learning hace una automatización robótica que puede realizar tareas computarizadas de gran volumen sin experimentar ningún tipo de cansancio y retraso. Vale la pena mencionar que este proceso todavía necesita una investigación humana, ya que el sistema ML necesita tener las preguntas correctas.
  • Sacará el máximo provecho de los datos. Como se mencionó anteriormente, con la configuración correcta de un experto, la tecnología ML puede trabajar sin fatiga durante mucho tiempo. Lo que es sorprendente es el aprendizaje de la máquina para crear una ventaja competitiva contra los competidores de negocios. La recolección de datos ha crecido significativamente en los últimos años y su importancia se ha vuelto enorme. No es sorprendente que haya habido muchos escándalos y regulaciones de protección de datos durante este tiempo. Todo el mundo sabe, que los datos pueden jugar un gran papel en muchas áreas de trabajo, y la Machine Learning puede hacer más fácil de clasificarlos.
  • El software de aprendizaje automático juega un gran papel en la seguridad. Al dar al Machine Learning acceso al almacenamiento de datos, puede funcionar como un sistema de detección de fraudes mucho más rápido con la ayuda del aprendizaje profundo.
  • Utilizando los fundamentos del aprendizaje automático para mejorar los productos actuales. Si estás familiarizado con el marketing digital, entonces sabes que el Internet de las Cosas viene, nos guste o no. Web 3.0, el nombre alternativo al internet de las cosas (IoT). La definición de IO significa que extiende el propósito de los dispositivos casuales y cotidianos que usamos. En el mercado de consumo, el internet de las cosas es el sinónimo de las cosas que hacen un “hogar inteligente”. Cubre dispositivos, aparatos, cámaras de seguridad, termostatos, etc.
  • Las redes neuronales profundas nos ayudan a lograr una precisión extrema. Lo que también sorprende del aprendizaje automático es que a través del aprendizaje profundo, la clasificación de imágenes y el reconocimiento de objetos, la inteligencia de las máquinas puede detectar el cáncer en las resonancias magnéticas con la misma precisión que un experto radiólogo.

Como podemos ver, el impacto del aprendizaje automático es innegable en la etapa actual de la informática y las tecnologías. No te equivoques, no todas son ventajas en la tecnología Machine Learning, hay mucho más que eso. Ahora que mencionamos el aprendizaje profundo y las redes neuronales, ¿qué son exactamente?

¿Cuales son las aplicaciones del aprendizaje automático?

Otros ejemplos y aplicaciones del aprendizaje automático incluyen:

  • Bancos: Los bancos utilizan los algoritmos de aprendizaje automático para detectar el fraude basándose en sus patrones de gasto.
  • Servicio de atención al cliente: Muchas empresas utilizan asistentes inteligentes para proporcionar un servicio de atención al cliente en línea.
  • Coches autónomos: Los coches autónomos utilizan varias técnicas de aprendizaje automático para navegar por las carreteras.
  • Investigación científica: Los algoritmos de aprendizaje automático se pueden utilizar para realizar pruebas científicas rápidas para el desarrollo de tratamientos médicos.
  • Juegos: Los ordenadores han sido entrenados para dominar juegos de mesa como el ajedrez e incluso videojuegos como Dota 2.

¿Es la Machine learning lo mismo que la Inteligencia Artificial?

La definición de inteligencia artificial ha cambiado a lo largo de las décadas. La inteligencia artificial puede entenderse como máquinas que realizan tareas que sólo los humanos pueden llevar a cabo, así que una vez que una máquina puede hacer algo, ya no cuenta como inteligencia. Este fenómeno se llama el efecto de la IA. El científico informático Douglas Hofstadter observó famosamente que “la IA es todo lo que no se ha hecho todavía”.

Sin embargo, en los últimos años, los rápidos avances en el aprendizaje de las máquinas han dado lugar a ordenadores que pueden superar a los humanos en tareas cognitivas cada vez más complejas. Hasta ahora, el aprendizaje automático se ha limitado a objetivos específicos predeterminados por los humanos, pero un ordenador capaz de todo lo que un humano puede hacer podría algún día convertirse en una realidad.

Redes neuronales

Teóricamente, la red neuronal es un circuito o una red de neuronas. En este caso, es una red neuronal artificial que ayuda a la máquina a aprender a resolver un problema. Una red neuronal es un conjunto de ciertos algoritmos que han sido modelados para ser similares al cerebro humano. Estos algoritmos están diseñados para reconocer patrones de información. La información se reconoce a través de la percepción de una máquina, etiquetando o agrupando la entrada bruta. Al igual que las imágenes, los sonidos o los textos de la vida real, las redes neuronales artificiales la entienden a través de tensores (matrices) n-dimensionales que contienen los valores y los números. Es una de las cosas más importantes de lo que la máquina está aprendiendo.

Las redes neuronales ayudan a agrupar y clasificar los datos. Todo el proceso ayuda a agrupar datos no etiquetados según las similitudes entre las entradas de ejemplo, y las redes neuronales clasifican los datos cuando tienen un conjunto de datos etiquetados en los que entrenarse. Este tipo de aprendizaje se denomina supervisado. Por otro lado, hay un aprendizaje no supervisado, que ayuda a encontrar patrones previamente desconocidos en el conjunto de datos sin etiquetas preexistentes.

Aprendizaje profundo o Deep Learning

Otra parte esencial de la inteligencia de las máquinas es el aprendizaje profundo. Este proceso es una técnica de aprendizaje de la máquina que les ayuda a aprender de los ejemplos, al igual que los humanos. Si has visto coches autónomo, entonces probablemente ya has tenido tu primer contacto con el aprendizaje automático.

En el aprendizaje profundo, la inteligencia mecánica puede aprender a realizar tareas a partir de imágenes, textos, sonidos, como un humano a partir de libros, vídeos o conferencias. Los seres humanos siempre tienen la posibilidad de cometer un error, mientras que los ordenadores con modelos de aprendizaje profundo pueden lograr una precisión de imagen perfecta y superar el rendimiento humano. Los modelos de aprendizaje profundo forman parte de las redes neuronales, ya que utilizan los datos etiquetados y los conjuntos de datos que se han recopilado. Es una parte enorme de lo que es el aprendizaje automático.

Un ejemplo de la vida real: Sofía el Robot

Aunque el nombre en sí mismo sugiere que es un robot, no te dejes engañar. El robot es lo que está en el exterior, el esqueleto de todo el proyecto. Lo más impresionante de Sofía es su mente.

Sofía es un robot humanoide social que ha sido desarrollado por la compañía Hanson Robotics. Fue activado el 14 de febrero de 2016.

Combinado con muchos algoritmos, el robot Sofía puede ver, seguir movimientos, mantener el contacto visual con su compañero y reconocer a las personas. Incluso puede entender la cara, las expresiones de la gente, y entender las emociones de los compañeros. Todo este proceso se hace a través de las cámaras que están en sus ojos. En 2018 fue mejorada y desde entonces, Sofía el Robot puede caminar.

El creador de Sofía, David Hanson, dijo que el objetivo era crear un robot impulsado por el aprendizaje de la máquina que pudiera servir en la atención sanitaria, el servicio al cliente, la terapia o la educación. La inteligencia de la máquina de Sofía se entrena constantemente en el laboratorio, por lo que está desarrollando nuevas habilidades y cometiendo menos errores mientras hablamos.

Además, lo que hace tan innovador el aprendizaje automático de Sofía es que combina redes neuronales de vanguardia, sistemas expertos, percepción de la máquina, procesamiento del lenguaje natural conversacional, control motor adaptativo y arquitectura cognitiva.

El robot Sofía puede funcionar de maneras separadas: la primera es una operación completamente autónoma de Machine Learning, la segunda es una operación de Machine Learning mezclada con palabras generadas por el hombre. Es una inteligencia híbrida humano-ML completamente funcional.

Las limitaciones del aprendizaje automático

Mientras que las máquinas que pueden reprogramarse a sí mismas están muy lejos en el futuro, vale la pena considerar las implicaciones sociales del aprendizaje de las máquinas y la IA en el mundo real.

Como las personas, los ordenadores tienen sesgos inherentes basados en experiencias previas, por lo que son igual de capaces de discriminar. Además, los programadores que diseñan algoritmos de aprendizaje automático deben ser conscientes de sus propios prejuicios. Enseñar moralidad a las máquinas será significativamente más desafiante que enseñarles razonamiento matemático.

Es difícil negar que el aprendizaje de las máquinas es actualmente la mayor tecnología de vanguardia que existe. Es importante reconocer que si queremos crecer y seguir mejorando la vida de los seres humanos es una de las mejores maneras de hacerlo.

Qué es el Machine Learning y cómo funciona

Última actualización el 2020-01-27 / Enlaces de afiliados / Imágenes de la API para Afiliados

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