5 ejemplos de Machine Learning en el día a día

¿Qué es el Machine Learning?

El Machine Learning, también conocido como aprendizaje automático, es una disciplina dentro de la Inteligencia Artificial que se enfoca en permitir que los algoritmos descubran patrones en conjuntos de datos. Estos conjuntos de datos pueden abarcar una variedad de formatos, desde números y palabras hasta imágenes y estadísticas, todo lo que pueda ser almacenado digitalmente.

Mediante la detección de estos patrones, los algoritmos aprenden de manera autónoma y mejoran su rendimiento en la realización de tareas específicas. En otras palabras, el objetivo del Machine Learning es que los algoritmos aprendan a partir de los datos y puedan hacer predicciones o llevar a cabo tareas sin la necesidad de una programación explícita.

Existen tres técnicas principales de Machine Learning: aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.

●      En el aprendizaje supervisado, los datos están etiquetados para indicar a la máquina qué patrones buscar. Esto implica entrenar el sistema con un conjunto de datos etiquetados, donde la información deseada ya está clasificada de antemano.

●      El aprendizaje no supervisado, por otro lado, no utiliza etiquetas en los datos. La máquina explora los datos en busca de patrones sin la guía de etiquetas predefinidas. Aunque menos común, este enfoque es útil para descubrir relaciones que pueden pasar desapercibidas en los datos.

●      Por último, el aprendizaje por refuerzo implica que el algoritmo aprenda de sus errores para alcanzar un objetivo. Se prueba con diferentes enfoques y recibe recompensas o penalizaciones según su desempeño. Esta técnica es comúnmente utilizada en juegos para permitir que la IA supere a los humanos.

Ejemplos de Machine Learning

El Machine Learning ha revolucionado numerosos sectores y campos laborales con sus diversas aplicaciones. Esta tecnología de aprendizaje automático es fundamental en la era de la digitalización, ofreciendo soluciones innovadoras en varios ámbitos profesionales:

1. En el campo de la genética, facilita la detección de mutaciones genéticas que puedan influir en el sistema inmunológico, lo que ayuda en la identificación temprana de posibles enfermedades.
2. Para la personalización de contenido, plataformas como Netflix o Spotify emplean el Machine Learning para ofrecer recomendaciones personalizadas a los usuarios, adaptándose a sus preferencias y hábitos de consumo.
3. Para la industria automotriz, es esencial en el desarrollo de vehículos autónomos, permitiendo que estos coches sean capaces de conducir de forma segura y autónoma, ajustando sus prestaciones según las condiciones del conductor
4. Para la seguridad informática, refuerza la detección de software malicioso y fortalece la ciberseguridad de los datos, mejorando la eficacia de los antivirus y previniendo amenazas.
5. En la identificación biométrica, los algoritmos de Machine Learning dotan a los dispositivos de la capacidad de reconocer rostros, una funcionalidad común en los smartphones actuales.

Cómo funciona el Machine Learning

Los alumnos del FP en Inteligencia Artificial y Big Data en Barcelona deben entender cómo funciona el Machine Learning. El funcionamiento implica cuatro etapas esenciales en el desarrollo de un determinado modelo.

En primer lugar, se selecciona y prepara un conjunto de datos de entrenamiento. Estos datos se utilizan para enseñar al modelo a resolver el problema para el que se diseñó. Los datos pueden estar etiquetados para guiar al modelo en la identificación de características específicas, o pueden estar sin etiquetar, dejando al modelo la tarea de descubrir patrones por sí mismo.

Independientemente de si los datos están etiquetados o no, es crucial prepararlos, organizarlos y limpiarlos adecuadamente. De lo contrario, el sesgo en el entrenamiento del modelo puede afectar significativamente sus predicciones futuras.

El siguiente paso implica seleccionar un algoritmo adecuado para ejecutar sobre el conjunto de datos de entrenamiento. La elección del algoritmo depende del tipo y volumen de datos, así como del tipo de problema que se está abordando.

Una vez seleccionado el algoritmo, se procede al entrenamiento del modelo. Este proceso implica repetir la ejecución de las variables a través del algoritmo, ajustando los "pesos" y el sesgo para mejorar la precisión del resultado. El entrenamiento continúa hasta que el algoritmo produce resultados precisos en la mayoría de los casos.

Finalmente, una vez que el modelo está entrenado, se utiliza para realizar predicciones sobre nuevos datos. En función del problema, estos nuevos datos pueden provenir de diversas fuentes.

Para qué sirve el Machine Learning  

El Machine Learning es una tecnología muy versátil con una amplia gama de aplicaciones en la vida cotidiana. Desde plataformas de streaming de vídeo y música como Netflix, HBO o Spotify, que utilizan algoritmos de machine learning para ofrecer recomendaciones personalizadas, hasta los asistentes virtuales como Alexa o Siri, que son ejemplos claros de esta tecnología en funcionamiento

Además, el Machine learning también se utiliza en motores de búsqueda como Google para optimizar los resultados de búsqueda, en el desarrollo de robots y vehículos autónomos, en la prevención de enfermedades mediante análisis médicos avanzados y en la creación de antivirus para detectar software malicioso y proteger los dispositivos de los usuarios.

En el ámbito empresarial, es una herramienta fundamental, especialmente por sus capacidades predictivas. El análisis predictivo permite a las empresas anticiparse a las tendencias del mercado, predecir comportamientos a partir de datos, reducir riesgos y tomar decisiones más informadas.

Además, los algoritmos de Machine learning ayudan a empresas de todos los sectores de actividad a reducir errores en los sistemas operativos y de gestión, mejorar la seguridad de los datos, aumentar las capacidades analíticas de las herramientas de análisis de datos y automatizar procesos para aumentar la productividad y la eficiencia.