El Machine Learning (o aprendizaje automático) se define como la ciencia de permitir que las computadoras actúen y aprendan tal como lo hace el ser humano, lo cual se logra mejorando el aprendizaje de forma autónoma al alimentarlas con datos e información en forma de observaciones de interacciones de la vida real. Es la aplicación de Inteligencia Artificial la que proporciona a estos sistemas informáticos la capacidad de aprender y recopilar información que mejora la experiencia de usuario sin la necesidad de programar explícitamente. En pocas palabras, el Machine Learning es el desarrollo de programas informáticos que acceden a los datos y, en consecuencia, los utilizan para aprender por su cuenta.

El Machine Learning permite el análisis de cantidades masivas de datos. Si bien generalmente proporciona resultados más rápidos y más precisos para identificar oportunidades rentables o riesgos peligrosos, también requiere de tiempo y recursos adicionales para configurarlo adecuadamente. La combinación del aprendizaje automático con la IA y las tecnologías cognitivas puede hacer que sea aún más efectivo en el procesamiento de grandes volúmenes de información.

Métodos del Machine Learning

Los métodos del Machine Learning se clasifican generalmente en dos grupos: el aprendizaje supervisado y no supervisado.

• Algoritmos de Machine Learning

Este método de aprendizaje enseña las máquinas mediante el uso de ejemplos o conjuntos de datos de instrucción. Los sistemas de aprendizaje supervisado están expuestos a grandes cantidades de datos etiquetados, como imágenes de figuras manuscritas anotadas para indicar a qué número corresponden. Después de ser expuesto a suficientes ejemplos, el sistema de aprendizaje supervisado comenzará a reconocer las imágenes y podrá distinguirlas.

Después de una capacitación suficiente, el sistema podrá proporcionar targets o predicciones para cualquier entrada nueva.

Ejemplo: Facebook es un excelente ejemplo de un sistema de Machine Learning supervisado, utiliza la información disponible públicamente para capacitar a sus sistemas.

• Algoritmos de Machine Learning no supervisados

En contraste, el aprendizaje automático no supervisado utiliza conjuntos de datos que no están etiquetados ni clasificados. El sistema tiene la tarea de identificar patrones en fragmentos de datos al reconocer similitudes y al agrupar los datos por categorías.

Ejemplo: Airbnb utiliza el aprendizaje automático no supervisado para agrupar casas en función de su alquiler y localidad.

• Algoritmos de Machine Learning semi-supervisados.

Esta forma de Machine Learning aplica una combinación de aprendizaje supervisado y no supervisado. Esta técnica utiliza pequeñas cantidades de datos etiquetados y una mayor cantidad de datos sin etiquetar. Los datos etiquetados se usan para entrenar parcialmente un modelo de aprendizaje automático, y luego ese modelo parcialmente entrenado se usa para etiquetar los datos no etiquetados, un proceso llamado pseudoetiquetado.

• Refuerzo de algoritmos de Machine Learning.

Este método de aprendizaje toma la forma de aprendizaje de ensayo y error. El sistema interactúa con su entorno y produce acciones que descubren errores o recompensas. Este método permite que las máquinas y los agentes de software determinen automáticamente el comportamiento ideal dentro de un contexto específico para maximizar su rendimiento.

Ejemplo: Deep Q-network de Google DeepMind que proporciona una amplia gama de videojuegos clásicos.

Ahora más que nunca, el Machine Learning es una herramienta que está disponible para empresas, gobiernos, instituciones financieras y el público en general. Desde las sugerencias de cuentas de YouTube y Netflix hasta las traducciones de idiomas extranjeros en Internet, el Machine Learning se ha convertido en un aspecto predominante de nuestra sociedad.