¿Qué es el Machine Learning?

El Machine Learning es una de las nuevas tecnologías que más están dando que hablar. No solo en ambientes puramente tecnológicos, sino también en sectores tan aparentemente alejados de aquellos como las fábricas y la industria. Para saber por qué, primero es necesario saber a qué nos referimos cuando hablamos de ella. Y para qué se utiliza, y cómo funciona. ¿Quieres saberlo? A continuación desglosamos los datos más importantes al respecto.

¿Qué es el Machine Learning?

Dentro de la Inteligencia Artificial podemos encontrar diferentes ramas o enfoques. A una de estas ramas se la conoce como Machine Learning, que en ocasiones se traduce por aprendizaje automático. Aunque se ha teorizado y desarrollado durante mucho tiempo, recientemente ha cobrado muchísima popularidad. Hasta tal punto que suele ser un término que trasciende el ámbito científico y se usa también en el empresarial o en los medios de comunicación generalistas.

Uno de los motivos que han convertido en popular al machine learning es que se ha convertido en algo muy presente en nuestra vida cotidiana. Además, algunos de los proveedores de productos y servicios que lo utilizan presumen de ello cuando exponen sus ventajas tecnológicas sobre la competencia. Entre estos servicios están algunos tan populares como las plataformas audiovisuales online, encabezadas por Netflix. Estas lo utilizan para mostrar recomendaciones personalizadas basadas en los contenidos que has visto anteriormente.

También puedes encontrar otros ejemplos en los asistentes virtuales de los teléfonos móviles. O cuando redactas un correo en Gmail y te sugiere frases que, precisamente, estabas a punto de escribir. Y está empezando a ganar importancia en la modernización de determinados tipos de software. Si este permite algún tipo de automatización basada en la experiencia, ahí hay un hueco para el Machine Learning.

Pero las aplicaciones de estas tecnologías no terminan ahí, ni mucho menos. El Machine Learning está presente en muchos otros sistemas. Desde la validación de formularios con sistemas "captcha", capaces de detectar con mucha fiabilidad si el usuario es humano o una máquina, hasta los algoritmos de detección de rostros. Estos permiten identificar a un usuario para desbloquear el móvil o catalogarlo en una foto. Otros usos, menos visibles en el día a día, pero que también nos cambian la vida, van desde la detección de enfermedades hasta las previsiones de todo tipo: financieras, metereológicas, deportivas, etc.

Como ves, el uso de tecnologías de machine learning no solo se ha vuelto algo muy cotidiano. También se trata de tecnologías que, en muchos casos, son capaces de transformar la vida de las personas.

¿Desde cuándo se utiliza machine learning?

Hay mucha, mucha teoría escrita acerca de esta rama de la computación. Desde los años 50 se ha ido avanzando en la teoría básica que hace que todo esto sea posible. Sin embargo, las aplicaciones prácticas eran relativamente limitadas hasta las últimas décadas. El aumento de capacidad de proceso de la tecnología disponible y, sobre todo, la reducción de barreras de acceso a esta suponen un gran salto.

A principios de los 90, los buscadores de Internet más populares eran meros catálogos de páginas creados prácticamente a mano. A medida que la red crecía, esto resultaba poco eficiente y los principales buscadores desarrollaron crawlers. Estos eran unos bots que recorrían la red indexando y archivando los contenidos que encontraban. Sin embargo, fue Google quien logró primero un sistema de valoración (PageRank) capaz de puntuar según su relevancia estos contenidos, con el fin de ofrecer siempre el más idóneo.

Actualmente, los buscadores utilizan la Inteligencia Artificial en varias tareas. Por una parte, en la identificación de los temas relevantes de una página o sitio web. Esto implica analizar su contenido y ser capaces de identificar la temática tratada. Originalmente, los buscadores empleaban una etiqueta dentro del código de la página en la que el creador añadía los términos (keywords) que consideraba relevantes. Sin embargo, la falta de pericia y los intentos de engaño, hicieron que Google dejase de confiar en estas etiquetas. Después comenzó a basarse en el análisis de los contenidos reales.

Por otra parte, un buscador también recibe mucho feedback de los usuarios. Si, tras acceder al enlace que se muestra en primer lugar porque el algoritmo lo ha puntuado muy bien para una determinada búsqueda, los usuarios vuelven atrás rápidamente, es muy probable que el sistema aprenda de este error para mejorar sus resultados en el futuro.

Uno de los campos en los que se está trabajando más activamente es en la detección correcta de lo que el usuario trata de encontrar. Así, las tecnologías de aprendizaje automático han ido aplicándose a más tareas y suponen hoy en día algo cotidiano.

¿Cómo funciona el machine learning?

Hay diferentes técnicas algorítimicas que ayudan a una máquina a aprender. En general, la base del machine learning es el teorema de Bayes. Esto es, la capacidad de calcular la probabilidad condicionada de un suceso determinado.

La práctica totalidad de métodos se basan en la prueba y el error. La máquina analiza los datos de que dispone y trata de encontrar correlaciones que, tal vez, para un analista humano no tendrían sentido alguno. A continuación, contrasta los resultados obtenidos mediante esa hipótesis con otra serie de datos y se comprueba si los resultados son mejores que los que se obtendrían al azar. Mediante la repetición de este tipo de análisis, se pueden llegar a encontrar las correlaciones que más índice de aciertos consiguen y construir un algoritmo que haga predicciones a partir de ellas. En los casos más avanzados de Machine Learning, el algoritmo no se construye a partir de las conclusiones. Se va retroalimentando y afinando su funcionamiento por sus propios medios.

El futuro del machine learning

Como verás si profundizas en estos métodos, la teoría puede resultar algo árida. Por eso ha crecido tanto la oferta de cursos y másters en machine learning. Sin embargo, una vez que la comprendas, es relativamente fácil transformar en código los algoritmos correspondientes. Además, hay numerosos ejemplos y documentación para hacerlo. Los resultados, incluso en tareas sencillas, resultan bastante sorprendentes para los neófitos. Sin duda es uno de los sectores en los que hay y habrá más demanda de profesionales en los próximos años. No se trata solo de perfiles de TI, sino también de otras especialidades científicas y técnicas. Como matemáticas, física, economía, biología o ingeniería.

Si tienes interés en machine learning y te planteas reconducir tu futuro profesional, no cabe duda de que es un área en la que hay muchas oportunidades. No solo de conseguir un empleo en las mejores condiciones, sino también de hacer algo interesante que acabe con sistemas obsoletos. Modernizarlos, entre otras cosas, mediante técnicas de Machine Learning, aportará diversas ventajas a las empresas. Se trata de un sector en plena expansión en el que es posible, si es que no imprescindible, experimentar y tratar de conocer los límites de lo que se puede obtener a partir de los datos con los que trabajamos. Así que si te resulta atractivo ¡sumérgete en el Machine Learning y aprende todos sus secretos!