¿Qué es el Machine Learning y cómo funciona?

¿Qué es el Machine Learning y cómo funciona?

A la hora de hablar del Machine Learning, es inevitable intentar asociarlo con la Inteligencia Artificial. Sin embargo, ambas cosas no son las mismas. En este artículo trataremos sobre, qué es el Machine Learning y cómo funciona. Para qué logres entender este tipo de concepto dentro de las ciencias informáticas.

En pocas palabras, el Machine Learning, es una materia dentro de las ciencias informáticas que hace referencia a la capacidad que tiene una máquina o software a la hora de aprender un algoritmo adaptado a su programación.

Pero, ¿qué es el Machine Learning?

Machine Learning, se traduce al español como el Aprendizaje Automático. Esta tecnología permite hacer una seria de operaciones automáticas con la finalidad de reducir la intervención de los seres humanos. Dichas acciones se realizan de manera autónoma y sin necesidad de que intervenga el ser humano. La máquina esta programada y automatizada para que realice una serie de funciones.

A lo que denominamos aprendizaje, es simplemente la capacidad del software de identificar una serie de patrones complejos. Es decir, la máquina por si sola no aprende nada. Sino contiene un algoritmo en su programación, que se modifica con la constante entrada de datos en la interfaz, y que puede, de este modo, predecir escenarios futuros.

En resumen, el objetivo es crear un modelo que nos permita resolver una tarea creada. Luego se entrena el modelo usando gran cantidad de datos. El modelo aprende de estos datos y es capaz de hacer predicciones.

Está presente en aplicaciones como Netflix o Spotify, en las respuestas inteligentes de Gmail o en el habla de Siri y Alexa.

¿Cómo funciona?

Gracias a los algoritmos. Que realizan parte de las acciones marcadas por sí solas. Estos, obtienen sus propios cálculos según los datos que va recopilando en el sistema. Cuanto más datos exactos obtenga el sistema, más precisas serán las acciones.

Las máquinas se programan usando dichos algoritmos. Estos funcionan cómo informativos que pueden diseñar nuevas respuestas inmediatamente, como respuesta a la información que reciben a través de su interfaz u otros medios. Todo dato nuevo que entra, se convierte en algoritmo, y a más datos, mas complejo será.

El Machine Learning necesita contar con un volumen de datos de relevancia para poder suministrar respuestas realmente válidas. El mínimo que recomendado es de 6 entradas de datos reales para cada respuesta nueva diseñada. Esto debe repetirse para cada variable que conforman el sistema de trabajo del sistema.

Tipos de Machine Learning

Una vez sabido qué es el Machine Learning y cómo funciona, debemos de conocer los tipos de algoritmos de aprendizaje automático que existen:

  • Aprendizaje supervisado.

En este tipo de aprendizaje, la maquina aprende con el ejemplo. El informático le proporciona al algoritmo de aprendizaje un conjunto de datos conocidos que incluye entradas y salidas deseadas. El algoritmo debe de encontrar la manera de determinar cómo llegar a esas entradas y salidas.

El algoritmo identifica los datos, aprende de las observaciones y realiza las predicciones, y es corregido por el informático. Este proceso se repite hasta que el algoritmo alcanza un nivel alto de precisión y rendimiento.

  • Aprendizaje sin supervisión.

En este proceso, el algoritmo estudia los datos para identificar los patrones. No hay ningún informático que le proporcione instrucciones. La máquina determina las correlaciones y las relaciones mediante el análisis de los datos que disponga.

En este tipo, el algoritmo interpreta grandes conjuntos de datos. Intentando organizarlos para definir su estructura. Esto da lugar a la necesidad de agrupar los datos en grupos u organizarlos de manera que se vean más claros.

Cada vez que evalúa datos, el algoritmo aumenta su capacidad de toma de decisiones sobre estos mismos, intentando mejorar y tomando datos más precisos.

  • Aprendizaje por refuerzo.

Aquí, se le proporciona al algoritmo un conjunto de acciones, parámetros y valeres finales. Es un aprendizaje reglado. Se definen las reglas. El algoritmo explora las diferentes opciones y posibilidades, monitorizando y evaluando cada resultado para determinar cuál es el mejor y más preciso.

Este sistema enseña a la máquina, a través del proceso de ensayo y error. Aprendiendo de las experiencias falladas y adaptando el enfoque para llegar a conseguir el mejor resultado posible.

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