Muchos temían la hora en la que las máquinas pudieran pensar y llegar a conclusiones por sí mismas. El Machine Learning o aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial que permite a las máquinas aprender de forma autónoma a partir de los datos que van recopilando, y aunque no es un acto como el pensamiento humano, sí les permite tomar decisiones lógicas en base a evidencias estadísticas.
¿Quieres saber más acerca del Machine Learning y cómo está revolucionando todos los sectores de la industria? Pues continúa leyendo este artículo.
IA + Big Data = Machine Learning
En 1950, el matemático y precursor de la informática moderna Alan Turing, habló por primera vez de la posibilidad de que las máquinas pudieran “pensar” algún día. Ese día como tal aún no ha llegado, pero la tecnología si ha encontrado la forma en la que una máquina pueda imitar el pensamiento humano, es lo que conocemos como Inteligencia Artificial (IA).
Inmersos en una época que se ha denominado como la 4º revolución industrial, la inteligencia artificial se está posicionando como una de las mayores protagonistas del presente y futuro cercano. En un estudio de la consultora McKinsey en la que se trata de simular el impacto de la IA en la economía mundial, se ha calculado que esta tecnología alcanzará una cuota de mercado cercana a los 13 billones de dólares para el año 2030.
¿Qué es el Machine Learning?
Una de las ramas de la Inteligencia Artificial que más se está desarrollando en los últimos años es la de Machine Learning. Se trata de una tecnología que permite a las máquinas resolver problemas por sí mismas, sin necesidad de que un humano las programe específicamente para ello. Es decir, son capaces de aprender de forma autónoma.
El Machine Learning es un maestro del reconocimiento de patrones. Gracias a los datos y la estadística, además de una alta capacidad de procesamiento, un software puedes ser capaz de identificar ciertos patrones que se repiten una y otra vez. A partir de este aprendizaje, un software podrá tomar decisiones más eficientes o predecir futuros sucesos.
En la actualidad el Machine Learning se está colando en nuestras vidas sin ni siquiera darnos cuenta. Las recomendaciones de contenido que nos hacen las plataformas como Spotify o Netflix, las respuestas inteligentes de Gmail o el reconocimiento de voz de los asistentes de voz de Google o Amazon son grandes ejemplos.
¿Cómo funciona el Machine Learning?
El Machine Learning es capaz de convertir una muestra de datos que a primera vista puede parecer irrelevante en información con la que es capaz de aprender y tomar decisiones. Esto es posible gracias a lo que se ha denominado como redes neuronales.
Las redes neuronales están formadas por un conjunto de algoritmos que han sido diseñados para reconocer patrones. Están divididas en varias capas que van de menor a mayor complejidad, y que funcionan de una forma similar a las neuronas de nuestro cerebro. Las diferentes capas se ordenan de forma jerárquica y están interconectadas entre ellas.
Cada capa de esta red neuronal trata de aprender un concepto distinto. Por ejemplo, la primera capa puede tratar de aprender qué es un tornillo, otra qué es un neumático o un volante, la siguiente cómo funciona una batería o el sistema hidráulico… Así poco a poco una máquina sería capaz de aprender qué es un coche y cómo funciona.
Este concepto de aprendizaje a través del uso de redes neuronales se lleva mucho más allá en el concepto de Deep Learning. En esta subcategoría de Machine Learning la profundidad de capas de aprendizaje es mucho mayor, con el objetivo de ir mejorando la capacidad de aprendizaje y aumentar el conocimiento de conceptos más complejos o específicos.
Modelos de aprendizaje automático
En la actualidad, disponemos de una ingente cantidad de datos que pueden ser tratados de distintas formas. Los programas de machine learning son capaces de aprender extrayendo la información que necesitan a partir de tres grandes modalidades.
- El aprendizaje por refuerzo permite aprender a una máquina a partir del clásico prueba y error. Dada una tarea concreta, la máquina intenta resolverla de distintas maneras, evaluando los datos y los resultados en cada ocasión con el objetivo de encontrar la mejor forma de ejecutarla.
- En el caso del aprendizaje supervisado, una máquina es capaz de aprender a partir de datos etiquetados. Por ejemplo, esto es algo que suele funcionar muy bien con el reconocimiento de imágenes. A partir de grupo de imágenes etiquetadas como gatos, el software podrá ser capaz de aprender a identificar otras fotografías diferentes en la que aparezcan gatos.
- Por otro lado, en el aprendizaje no supervisado las máquinas pueden identificar patrones a partir de datos no etiquetados. Es decir, emplean algoritmos capaces de detectar similitudes dentro de un conjunto de datos para así agruparlos. Siguiendo el ejemplo anterior, las máquinas podrían llegar a deducir que un gato tiene 4 patas, un rabo, bigotes y otros rasgos característicos. A partir de ese aprendizaje podría encontrar esas similitudes en otras fotografías.
Cloud Computing y machine learning, una alianza perfecta
El Cloud Computing está salvando el escollo que muchas compañías se encontraban a la hora de llevar a cabo un proyecto de Machine Learning, la gran cantidad de recursos e infraestructuras necesarias. El MLaaS (Machine Learning as a Service) se ha convertido en la solución perfecta para pequeñas y grandes compañías.
Los principales prestadores de servicio de la nube pública ofrecen las infraestructuras y las herramientas necesarias para iniciar o migrar un proyecto de ML sin necesidad de hacer una gran inversión. La flexibilidad y capacidad de la nube permiten a las empresas escalar sus proyectos y centrarse en lo que realmente importa, olvidándose por completo del mantenimiento o la administración de las infraestructuras informáticas.
Gracias al Machine Learning as a Service la adopción de la IA y el aprendizaje automático está siendo mucho más rápido de lo que nunca habíamos imaginado, sobre todo en las empresas de menor tamaño. Tanto Microsoft Azure como Amazon AWS están facilitando la innovación y la creatividad en torno al ML, ofreciendo herramientas de fácil acceso y de uso sencillo.
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