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El aprendizaje automático es una forma especializada de entrenar a los ordenadores sin necesidad de programar. Es en parte similar al proceso de aprendizaje de un bebé que aprende a clasificar objetos y eventos de forma independiente y a determinar las relaciones entre ellos.
El ML abre nuevas posibilidades para que los ordenadores resuelvan tareas que antes realizaban los humanos, y entrena a un sistema informático para que haga predicciones precisas con la entrada de datos. Estimula el crecimiento del potencial de la inteligencia artificial, siendo su asistente indispensable y, en opinión de muchos, incluso sinónimo de ella.
Por último, el aprendizaje automático es uno de los usos más comunes de la inteligencia artificial en la empresa moderna. Si una empresa no está utilizando ya el ML, es seguro que apreciará su potencial en un futuro próximo, y la IA se convertirá en el principal motor de la estrategia informática de muchas empresas. Después de todo, la inteligencia artificial ya está desempeñando un enorme papel en la transformación del desarrollo de la industria de las TI: los clientes están prestando más atención a las aplicaciones inteligentes para hacer crecer sus negocios con la ayuda de la IA. Es aplicable a cualquier flujo de trabajo implementado en software, no solo en la parte tradicional de las empresas, sino también en la investigación, los procesos de producción y, cada vez más, los propios productos.
El extraordinario éxito del aprendizaje automático ha hecho que los investigadores y expertos en IA lo elijan por defecto para resolver problemas.
Principios del aprendizaje automático
El aprendizaje automático se basa en tres componentes igualmente importantes:
- Datos. Recogidas de todo tipo de datos. Cuantos más datos, más eficaz es el aprendizaje automático y más preciso es el resultado futuro.
- Rasgos. Determina los parámetros en los que se basa el aprendizaje automático.
- Algoritmo. La elección del método de aprendizaje automático (suponiendo que los datos sean buenos) afectará a la precisión, la velocidad y el tamaño del modelo final.
La confianza en los resultados del aprendizaje automático debe basarse en el entendimiento de que sólo son tan buenos como los datos con los que se ha entrenado el algoritmo.
Existen tres principios básicos que sustentan la existencia y el desarrollo del aprendizaje automático:
- Capacidad de innovación: las capacidades de ML abren nuevas perspectivas para el desarrollo y el crecimiento de casi todas las industrias.
- Especificidad: El aprendizaje automático se utiliza para implementar y desarrollar nuevos productos únicamente por personas que entienden de tecnología informática.
- Simplicidad: los productos implementados con tecnología de aprendizaje automático pueden ser entendidos incluso por escolares y personas mayores.
Tareas del aprendizaje automático
Las tareas que el aprendizaje automático puede resolver determinan directamente los beneficios para las empresas y las posibilidades de los gobiernos para resolver problemas sociales. Las principales tareas son:
- Regresión. Proporciona una predicción basada en una muestra de artículos con diferentes atributos, que da como resultado un número o un vector numérico. Por ejemplo, así es como funciona la calificación crediticia: evaluar la solvencia de un posible prestatario.
- Clasificación. Revela categorías de objetos con base en los parámetros disponibles. Continúa la tradición de la visión artificial, por lo que es frecuente encontrar el término «reconocimiento de patrones»: por ejemplo, la identificación de personas buscadas a partir de una foto o de una descripción verbal de su aspecto.
- Agrupación. Divide los datos en categorías similares basándose en una característica unificadora. Por ejemplo, los objetos espaciales se agrupan por distancia, tamaño, tipo y otros atributos.
- Identificación. Separa los datos con los parámetros especificados del resto del conjunto de datos. Por ejemplo, participa en la elaboración de un diagnóstico médico basado en un conjunto de síntomas.
- Predicción. Maneja volúmenes de datos durante un periodo de tiempo determinado y predice, basándose en el análisis, su valor tras un periodo de tiempo determinado. Un ejemplo sería la previsión meteorológica.
- Extracción de conocimientos. Explora las relaciones entre una serie de indicadores de un mismo fenómeno o acontecimiento. Por ejemplo, encuentra regularidades en la interacción de los indicadores bursátiles.
Como podemos ver, la gama de tareas de aprendizaje automático es amplia, lo que confirma su prometedor uso tanto en empresas comerciales como en proyectos sociales.
Creativa, social media manager, copywriter y amante de gatitos. Donde me encanta escribir y crear conceptualizaciones para las marcas, y expresarme libremente a través de mis letras.
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