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La importancia de la evolución del Machine Learning

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En las últimas décadas, el machine learning se ha convertido en uno de los ejes de la transformación digital del futuro: su importancia dentro de la rama de la IA o inteligencia artificial ha hecho que cada vez más empresas se fijen en sus posibilidades para la aplicación de nuevas tecnologías. Junto a otras innovaciones como el 5G o el Internet de las Cosas, el machine learning será un puntal de los llamados “servicios inteligentes” que marcarán el ritmo de la sociedad en los próximos años. 

Pero ¿qué es machine learning exactamente? ¿En qué se distingue de otros conceptos como el deep learning y la inteligencia artificial? En este artículo exploramos a fondo todas estas cuestiones, y apuntamos al futuro del machine learning y las novedades que aportará en un entorno social y empresarial. 

Qué es el Machine Learning y para qué sirve

El machine learning o aprendizaje automático es un ámbito dentro de la inteligencia artificial. Consiste en el compendio de técnicas que permiten que las máquinas aprendan, combinen y produzcan información sin necesidad de programarlas para que lo hagan. 

El machine learning se hace más sencillo de entender cuando pensamos en la gran cantidad de aplicaciones que ya lo utilizan. Servicios como Netflix o Spotify analizan los datos del usuario y los comparan con el historial de los otros millones de consumidores. De esa forma, generan recomendaciones que encajan con los gustos particulares del usuario en concreto. 

La clave del machine learning está en el reconocimiento de patrones a partir de los datos que recibe: cuanta más información procesa el dispositivo, más precisas serán sus predicciones. Así, big data y machine learning se relacionan porque el primero constituye una inmensa fuente de datos que, mediante los procesos de aprendizaje automático, permiten a la máquina responder al usuario de forma adecuada. 

Para entender el machine learning, es útil repasar los tres modelos de aprendizaje que lo sustentan. Son los siguientes:

  • Aprendizaje por refuerzo: en este proceso, la máquina aprende utilizando un método de ensayo y error, que repite hasta que averigua la forma más eficiente de realizar una tarea concreta. Un ejemplo célebre es el caso de AlphaGo, una máquina que jugó contra sí misma al juego de mesa go y acabó ganando a un campeón mundial del juego.
  • Aprendizaje supervisado: En este caso, el ordenador se optimiza a través de datos etiquetados con información, como por ejemplo fotos y descripciones de lo que contienen. Mediante un mecanismo de reconocimiento, la máquina es capaz de reconocer el mismo elemento en imágenes distintas a las que ha recibido. 
  • Aprendizaje no supervisado: Como su nombre indica, en este proceso de aprendizaje son las máquinas las que buscan similitudes desde cero. Es el caso de los programas de reconocimiento facial, en el que los aparatos buscan patrones comunes a dos imágenes distintas y concluye que las dos representan la misma cara. 

Inteligencia artificial y Machine Learning: puntos en común

Como hemos mencionado, el machine learning es un ámbito específico dentro de la inteligencia artificial. A menudo las dos cosas se confunden, por lo que merece la pena detenerse a explorar las definiciones y diferencias entre estos conceptos.

La inteligencia artificial se define como la capacidad de los ordenadores para percibir el entorno  y tomar la mejor decisión para resolver un problema. Dicho de manera más coloquial, es la manera como las máquinas simulan una inteligencia humana. En cambio, el machine learning es el conjunto de algoritmos y métodos que permiten a esa máquina adquirir conocimiento, para realizar la tarea o solucionar el problema de la forma más eficaz y eficiente posible. 

Usando uno de los ejemplos anteriores, la inteligencia artificial de un ordenador consiste en su capacidad para identificar el mismo rostro en varias imágenes, mientras que el machine learning es la forma como aprende a identificarlos. En ese sentido, cuanto mejor sea el método de aprendizaje automático de un ordenador, mayor será su inteligencia artificial.

Aplicaciones sociales y empresariales del machine learning

El machine learning ofrece un amplio abanico de posibilidades para el desarrollo de nuevas aplicaciones y tecnologías, que cambiarán tanto el funcionamiento de las empresas como nuestro día a día

Algunos de los cambios que el machine learning ha introducido o introducirá en la sociedad  son: 

  • Recomendaciones: Quizás es el ejemplo más conocido de aprendizaje automático. El machine learning permite que aplicaciones muy diversas recomienden productos en función de las preferencias del usuario.
  • Redes sociales: De forma similar a lo anterior, redes sociales como Twitter o Facebook utilizan algoritmos de aprendizaje para organizar el contenido que muestra al usuario, censurando publicaciones falsas o anuncios.
  • Coches autónomos: Esta innovación tecnológica también permitirá que los vehículos reaccionen al entorno y a las preferencias del dueño del coche, ajustando parámetros como el respaldo o la temperatura.
  • Procesamiento de lenguaje natural: el machine learning es lo que hace posible que los chatbots y asistentes como Siri o Alexa comprendan las voces de sus dueños y respondan adecuadamente. En el futuro, podrán incluso reconocer los sentimientos del usuario. 

Pero el aprendizaje automático también generará innovación en el ámbito empresarial. Más allá de las nuevas oportunidades de negocio que ofrece, el propio funcionamiento de la empresa será distinto en ámbitos como:

  • Gestión del perfil del cliente: El machine learning aplicado al marketing permitirá a las empresas predecir el comportamiento y las preferencias de sus clientes, tanto actuales como en potencia. De esa manera, ayudará a las empresas a crear productos y servicios hechos a la medida de su público objetivo. 
  • Fijación de los precios: El machine learning hará posible pronosticar el precio de los servicios y productos según la época, analizando la oferta y la demanda. 
  • Detección de fraude: El aprendizaje no solo sirve para satisfacer al cliente, sino también para detectar clientes que suponen un riesgo financiero. A través de los datos analizados, las empresas podrán determinar si un usuario tiene altas probabilidades de cometer fraude económico. 

Ámbitos de aplicación del Machine Learning

Las anteriores son solo algunas de las innovaciones que el machine learning hará posibles en el futuro próximo. Sin embargo, hay muchos otros ámbitos en los que el aprendizaje automático cambiará de forma radical el entorno en el que vivimos. Entre ellos destacan: 

  • Ecología: El uso del machine learning y el big data ayudarán a desarrollar materiales de construcción menos contaminantes, automatizar procesos agrícolas y aumentar la eficiencia energética de las empresas. 
  • Medicina: La detección precoz de enfermedades como el cáncer o la neumonía será más fácil a través del uso de esta tecnología
  • Ciberseguridad: Los antivirus más recientes ya incorporan algoritmos de machine learning para hallar potenciales amenazas cada vez más rápido.
  • PNL: El procesamiento de lenguaje también servirá para tareas como la gestión de documentos legales y la traducción y simplificación de contratos.

En general, la facilidad del machine learning para hallar patrones cambiará radicalmente cualquier empresa en la que se puedan automatizar y optimizar tareas y sistemas. Ello incluye otros ámbitos como la banca o la bioquímica. En resumidas cuentas, no hay límite a las posibilidades de innovación de esta tecnología, que pronto convertirá la transformación digital de la sociedad en una realidad.