El Machine Learning es uno de los conceptos de los que más se habla hoy en día en relación a la Ciencia de Datos y la Inteligencia Artificial. En este artículo, te explicamos qué es, sus tipos, ejemplos y algorimos de aprendizaje automático y cómo aprender a dominarlo. ¡Sigue leyendo!
¿Qué es el Machine Learning o Aprendizaje Automático?
El Machine Learning es el conjunto de técnicas de Inteligencia Artificial que intentan hacer que los ordenadores aprendan a partir de datos.
Estas técnicas también se conocen en español como aprendizaje máquina, que es una traducción literal del inglés, o aprendizaje automático o autónomo, que es una mejor adaptación del concepto.
¿Cómo Funciona el Machine Learning?
El aprendizaje automático funciona mediante algoritmos (o programas informáticos) que utilizan datos para aprender su distribución, y de esa forma dominar una tarea concreta. El resultado es una inteligencia artificial, pues simula una actividad propia de los humanos: distinguir gatos de perros, predecir el nivel de colesterol tras tomarte una pastilla, etc.
Cuando este aprendizaje se realiza de forma muy avanzada, nos encontramos con el aprendizaje profundo, o deep learning. Esta variante del aprendizaje automático lleva los modelos al extremo de sus capacidades, dando lugar a resultados que sorprenden a sus propios creadores.
¿Para qué Sirve el Machine Learning o Aprendizaje Automático?
El machine learning se utiliza, principalmente, con 3 propósitos:
- Realizar predicciones: estimar el valor de una variable (como los pedidos a una tienda, el valor de una acción en bolsa). Originalmente se usaban modelos matemáticos como la regresión para esta tarea, pero estos cometen más errores por ser más sencillos.
- Clasificar: decidir si una entidad pertenece a un grupo u otro (o a varios a la vez), dependiendo de sus características.
- Otras tareas: «enseñar» a robots a mover piezas por una fábrica, o a pasarse un videojuego. Casi cualquier tarea que siga unas reglas puede describirse con un modelo de aprendizaje automático lo suficientemente complejo.
Además, no hemos distinguido estos 3 usos por casualidad, sino que nos permitirán comprender mejor los tipos de aprendizaje automático que hay, explicados más abajo.
Ejemplos de Aplicaciones del Machine Learning
A continuación, te contamos algunas aplicaciones comúnes del aprendizaje automático:
- Predecir el número de productos que se compraran e una tienda: es una aplicación bastante común. Se utilizan algoritmos de regresión para estimar la cifra de algo y así poder tomar medidas preventivas con antelación.
- Detectar spam: un ejemplo son los analizadores del correo electrónico que buscan spam. Estos sistemas utilizan ejemplos de correos normales y correo basura para encontrar estos últimos y clasificarlos en una carpeta especial.
- Determinar la dosis de un medicamento: existen cantidad de algoritmos de machine learning que indican a los médicos la dosis recomendada para un paciente según sus características y enfermedades. Esto no significa que los algoritmos decidan, pero sí ayudan a los profesionales a hacerlo.
Tipos de Machine Learning o Aprendizaje Automático
Existen 3 tipos de aprendizaje máquina según los datos que se utilicen para entrenar los modelos:
- Aprendizaje supervisado: se conoce la clase o el valor de la variable de interés de los datos.
- Aprendizaje no supervisado: no se conoce la etiqueta o el resultado a obtener con los datos.
- Aprendizaje reforzado: utiliza simulaciones a partir de modelos de la realidad o de funciones que determinan lo bien que se hace una tarea.
Algoritmos de Machine Learning
Los algoritmos más conocidos de Machine Learning son los siguientes:
- Máquinas de Vectores Soporte (SVM): utilizan estructuras de más dimensiones que los datos para separarlos en clases o describir la relación entre variables.
- Árboles de Clasificación / Regresión: dividen las muestras según sus variables y les asignan una clase o un valor estimado.
- Bosques Aleatorios o Random Forest: combinan muchos árboles de clasificación para obtener un resultado global mejor.
- Redes Neuronales: utilizan estructuras con pesos y funciones de activación similares a las neuronas para modelizar los datos.
- Agrupamiento jerárquico: se generan agrupamientos de los datos de forma jerárquica y se elige el mejor dependiendo de un enlazado o linkage.
- K-medias (K-means): se optimiza la asignación de categorías para minimizar la distancia entre muestras del mismo grupo y maximizar la distancia a otros grupos.
- DBSCAN: algoritmo que agrupa los datos según su densidad.
- OPTICS: algoritmo que mejora DBSCAN para reducir los puntos de ruido, pero sin devolver un agrupamiento.
- Escalado Multi-Dimensional (MDS): algoritmo que proyecta los datos a menos dimensiones utilizando técnicas espectrales.
- Mapas auto-organizativos (SOM): redes neuronales para proyectar los datos a menos dimensiones.
¿Dónde Aprender Machine Learning?
Existen muchas formas de aprender las técnicas de ciencia de datos y aprendizaje automático. Las principales vías son:
- Estudiar una carrera o un máster universitario: aprender en una institución las bases del campo.
- Estudiar cursos online: aprender en cursos guiados sobre aspectos concretos.
- Ser autodidacta: estudiar libros, programas de profesionales y publicaciones sobre el tema.
Si quieres ver cómo profundizamos en cada una de ellas, puedes leer nuestro artículo de dónde aprender Machine Learning, en el que te detallamos las principales universidades, plataformas de cursos y libros.
Lenguajes de Programación más Utilizados para Machine Learning
Al hablar de aprendizaje automático se suele programar en:
- Python.
- Java.
- R.
- Matlab.
Los lenguajes más extendidos son Python y Java, aunque R también está creciendo mucho, y Matlab es utilizado por las personas con más experiencia, pero cada vez menos.
Preguntas Frecuentes sobre Aprendizaje Máquina
¿Por qué es Importante el Machine Learning?
El aprendizaje máquina permite realizar cantidad de tareas, y se utiliza cada vez más en todas partes. Desde recomendadores como el de YouTube hasta inteligencias artificiales que escriben texto como si fueran personas, todas sus aplicaciones pasan de disrupción a característica habitual para todo el mundo. Por ello, cada vez se necesita a más programadores de machine learning.
¿Cómo se Realiza el Aprendizaje Automatizado?
El aprendizaje de este tipo de modelos se realiza con reglas matemáticas. Estas se van adaptando para aprender a resolver el problema o tratan de encontrar una solución a partir de un objetivo que decida el programador. Para entrenarlos, se utilizan bases de datos que suelen contener mucha información, la conocida como Big Data.
¿Cuáles son las Técnicas de Machine Learning?
Existen muchas. Se conocen como algoritmos, pues realizan una serie de pasos para entrenarse y cumplir su función. Las más famosas y extendidas son las redes neuronales, pero también se utilizan modelos del lenguaje tipo Bag Of Word o TF-IDF, máquinas de vectores soporte o árboles de clasificación.
El aprendizaje automático (la traducción de machine learning en español) está cada vez más presente en nuestra vida, y promete cambiar cantidad de aspectos de nuestra vida en los próximos años. ¡Únete a esta ola y aprende con Pandata!