¿Qué es el Machine Learning? Sus usos y funciones

Ante de entrar en detalle en la definición y aplicaciones del Machine Learning, debemos hablar brevemente del área en la que se encuentra: la de la Inteligencia Artificial o IA. En los últimos años, la definición de IA ha evolucionado, pero mantiene sus esfuerzos en descifrar y mejorar el comportamiento de las máquinas. Mantente al día de la IA y sus diferentes disciplinas y áreas con un Curso de Machine Learning como el que encontrarás en nuestro catálogo.

Además de ofrecerte la formación citada, en Deusto Formación hemos desarrollado toda una serie de artículos que profundizan en las posibilidades, actualizaciones y novedades de la Inteligencia Artificial. Un blog sobre qué es el Machine Learning y sus diferentes aplicaciones no podía faltar en la lista, ¡sigue leyendo para descubrirlo!

Machine Learning: origen

Como anticipábamos, se trata de una rama de la IA. Si podemos rastrear los orígenes de la Inteligencia Artificial 50 años atrás, al hablar de Machine Learning los orígenes son similares y se remontan a las primeras investigaciones y estudios sobre cómo enseñar a las máquinas a aprender y realizar tareas de forma automatizada y automática. Entre todos los científicos y matemáticos que exploraron el comportamiento humano y el potencial del comportamiento de las máquinas, Alan Turing fue un referente indispensable hoy en día para comprender qué es el Machine Learning.

Alan Turing, matemático británico, publicó en la década de 1950 el artículo “Computing Machinery and Intelligence”.

Un artículo en el que describía la conocida como “prueba Turing”, prueba que sirve como herramienta para medir la capacidad de una máquina de exhibir un comportamiento inteligente similar al que mostraría un ser humano. Se establecían así los orígenes de la IA y, en consecuencia, también del Machine Learning.

Sin embargo, no es hasta el año 1959 cuando podemos hablar propiamente de Machine Learning. Arthur Samuel, empleado de la multinacional tecnológica estadounidense IBM, empleó el término por primera vez tras conseguir asombrosos resultados. Pionero en el desarrollo de juegos de ordenador, consiguió que un ordenador IBM 701 ganase una partida de damas a una persona.

A finales de la década de 1990, con los avances de la ingeniería, la ciencia de datos y el análisis del comportamiento de las máquinas y con la evolución de las ciencias informáticas, el desarrollo de técnicas de aprendizaje automático basadas en algoritmos se veía cada vez más próximo. En las décadas siguientes, gracias al aumento de la capacidad de almacenamiento de las máquinas y el desarrollo de algoritmos, el aprendizaje automático de las máquinas o Machine Learning era ya una realidad.

¿Qué es Machine Learning? Definición

El Machine Learning es una rama de la IA que se encarga del aprendizaje automático de datos por parte de algoritmos, para así generar respuestas de datos. La versatilidad y adaptabilidad del Machine Learning para trabajar con grandes cantidades de datos en tiempo real y encontrar patrones de aprendizaje y automatización de tareas hacen que sea una herramienta en constante evolución, adaptación e incorporación en diferentes áreas y sectores.

Qué es el Machine Learning continuará su evolución en un futuro próximo y en la actualidad. Se prevé que el Machine Learning continúe trabajando y explorando tanto en áreas y tecnologías afines a la IA como en diferentes sectores. En los próximos años el Machine Learning trabajará en:

• La mejora de algoritmos de aprendizaje.
• El Deep Learning.
• El aprendizaje federado o colaborativo.
• El debate ético sobre su uso y la transparencia que conlleva.
• Su aplicación en áreas emergentes.
• La integración en RA (Realidad Aumentada) y VR (Virtual Reality o Realidad Virtual).

¿Para qué se usa?

Ahora que ya conoces mejor qué es el Machine Learning, estás listo/a para conocer sus principales aplicaciones y usos más habituales. ¿Te has preguntado alguna vez cómo Netflix, HBO o Amazon Prime son capaces de recomendarte contenidos que quizás te gusten tan solo conociendo qué es lo que has visto previamente? ¡Este tipo de recomendaciones personalizadas trabajan con tecnología Machine Learning! Veamos algunos de las funciones y aplicaciones más comunes del Machine Learning en diferentes áreas y campos, ¡no solo como complemento de la IA!

Recomendación personalizada

Como comentábamos, las plataformas de streaming emplean algoritmos creados con IA y Machine Learning para ofrecer recomendaciones personalizadas analizando comportamientos previos. Las recomendaciones personalizadas mejoran la relación de los usuarios con el entorno al que accedan, ofreciendo un servicio mucho más humano y cercano.

Búsqueda y clasificación de datos.

Día a día empleas diferentes motores de búsqueda, ¡has usado uno para llegar a este artículo! Google, Safari o Firefox son algunos de los motores de búsqueda más conocidos gracias al aprendizaje automático mejoran la clasificación de la información ofrecida al usuario y la relevancia de los datos ofertados.

Procesamiento de Lenguaje Natural o NLP

¿Una traducción automática? ¡Eso es cosa del Machine Learning! El Procesamiento del Lenguaje Natural es como conocemos el área de la Inteligencia Artificial que investiga cómo comunicar y relacionar las máquinas con las personas con lenguajes naturales. En otras palabras, con los idiomas con los que nos relacionamos los humanos. Para ello, trabaja con traducciones automáticas, reconocimiento de voz, generación de texto o la extracción de información resumida.

Personalización de servicios

La misma aplicación que el Machine Learning tiene en la recomendación de contenidos de entretenimiento, también se puede aplicar en la personalización de servicios. Asistencia técnica o atención al cliente son áreas en las que el sector servicios emplea algoritmos que permiten dar una respuesta automática, pero también individualizar la atención ofrecida a los usuarios.

Funciones principales del Machine Learning

Con los ejemplos que mencionamos veamos ahora, a grandes rasgos, las funciones principales independientemente del área o sector en que se aplique. ¡Toma nota!

• Clasificación y agrupación. IA y Machine Learning permiten la identificación y etiquetado de datos en categorías o clases predefinidas, entre otras clasificaciones, lo que se traduce en una mejora de la organización y el reconocimiento de patrones de comportamiento de datos. Con la agrupación de datos no clasificados también se pueden identificar las relaciones en los datos y también lo que se conoce como agrupación de anomalías. Es decir, identificando patrones y/o comportamientos de datos inusuales.
• Predicción de comportamientos. O regresión, nombre con el que se conocen las predicciones numéricas basadas en datos anteriores. El Machine Learning permite comprender tendencia de comportamiento entre grandes cantidades de información. Conociendo esta tendencia, se pueden predecir situaciones y actuar acorde a ella.
• Recomendación. Muchos de los ejemplos que mencionamos más arriba están relacionados con la recomendación personalizada para el usuario, lo que se puede extrapolar a diferentes áreas y sectores, estean o no vinculados directamente con la tecnología.

¡Especialízate en Machine Learning!

Profundiza en la teoría y amplía tus conocimientos sobre IA de la mano de Deusto Formación y fórmate como un/a profesional con infinitas salidas profesionales en IA. Matricúlate en el Curso de Machine Learning y completa tu perfil profesional con este programa de 350 horas en el que aprenderás de la mano de expertos la realidad de la IA.

¡Que no te asuste la formación online! En Deusto Formación encontrarás un programa compuesto por 9 módulos que podrás preparar a tu ritmo, pero con asesoramiento personalizado. Además, contarás con material didáctico complementario como videotutoriales, sesiones one-to-one y videoconferencias mensuales con expertos. Finalizado el programa, ¡acreditarás tu formación con un Diploma Propio expedido por Deusto Formación!