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8 conceptos para entender de manera óptima el Machine Learning

BIG DATA

Redactado por Luisana Puy-arena

Publicado el 20/06/2019

La tecnología ha avanzado a pasos agigantados en los últimos años y nos ha proporcionado tantas herramientas como el Machine Learning que nos permiten, entre otras cosas, optimizar nuestro tiempo y nuestras tareas diarias, tanto así, que a veces es difícil de creer.

Pero, lo cierto, es que gracias al desarrollo tecnológicoque vivimos actualmente, podemos resolver problemas en pocos minutos u horas y noen semanas o meses, como podía acontecer en años anteriores.

Este desarrollo tecnológico nos ha llevado a descubrirnuevos caminos que se enfocan en la solución inmediata de situaciones medianteel uso de la inteligencia artificial y sus múltiples campos.

Uno de estos campos es el del Marchine Learning, el cual,permite a las máquinas aprender por sí mismas, mediante un conjunto de datosarrojados por algoritmos y sin necesidad de que sean programados previamente.

Su objetivo principal es aprender a desarrollar procesos y tareas de la misma forma en que lo haría un ser humano, pero, esto es solo la punta del iceberg, puesto que, el Machine Learning va mucho más allá del aprendizaje automático.

Cabe mencionar que los programas informáticos que manejanel funcionamiento de las máquinas están en constante transformación y evoluciónpara, por así decirlo, saber hasta donde son capaces, mediante nuevos retos yentornos.

Estos retos y entornos son proporcionados mediante datos,los cuales son procesados por las máquinas y les permite adaptar sucomportamiento ante esta nueva oleada de información.

De esta manera, la máquina logra analizar, desarrollar en implementar nuevos procedimientos para crear una línea evolutiva a través del proceso de aprendizaje propio.

Ahora bien, es importante tener en cuenta que estatecnología está en constante evolución, por tanto, es primordial conocerla yentenderla.

Por tal motivo, hemos desarrollado una guía básica perofundamental para que puedas entender en sencillas palabras qué es el MachineLearning. ¡Presta atención y toma nota de estos conceptos!

Regresión lineal

La regresión lineal es uno de los múltiples algoritmos dela inteligencia artificial supervisada y la cual, por supuesto, se aplicaconstantemente en el Machine Learning.

Este algoritmo permite realizar estimaciones prediccionesmediante ejercicios automáticos de cálculo, con el fin de pronosticar lademanda o la valoración de algún servicio o producto mediante una serie devariables independientes.

Aprendizaje supervisado y no supervisado

Cuando se dota a una máquina para desarrollar procesosmediante el Machine Learning, el aprendizaje de la misma, puede regirse através del aprendizaje supervisado o no supervisado.

Cuando el aprendizaje de la máquina se realiza de manerasupervisada, el sistema recibe las instrucciones por parte de un humano,mediante, una serie de algoritmos que crean una línea de entrenamiento.

Por el contrario, el aprendizaje no supervisado, no se rigepor la acción humana, si no, por la autonomía de la máquina, la cual se‘’organiza’’ en base a la información que recibe.

Esta organización la realiza mediante patrones derepetición, los cuales lo ayudarán a aprender, comprender y analizar los datosque se brindaron en un comienzo. 

Árbol de decisión

Árbol de decisión

El aprendizaje automático se basa en árboles de decisión,pero ¿qué son los árboles de decisión?

Bien, los árboles de decisión son una serie derepresentaciones gráficas que nos muestran diversas soluciones para resolveralgún problema en concreto en función de las condiciones determinadas.

Cabe destacar que los árboles de decisiones funcionan bajola modalidad de probabilidad mediante un conjunto de atributos a los cuales sele otorgan una variable.

Posteriormente, el algoritmo las analiza de forma autónomay las posiciona en el árbol de decisión correcto para determinar laprobabilidad más cercana al resultado final.  

NASNet (Neural Architecture Search Network)

Puede que esto no te parezca tan impresionante porque es un modelo de clasificación e identificación de objetos en fotografías, pero la verdad es que muy sorprendente, puesto que, este algoritmo NASNet fue desarrollado por una máquina llamada AutoML de la cual te comentaremos en el siguiente concepto.

NASNet

Tiene una capacidad para acertar el 82.7% de los elementosy objetos que conforman una imagen, porcentaje que lo posiciona en el mejoralgoritmo que existe en este ámbito.

AutoML

En el punto anterior te nombramos el AutoML, un sistemacreado por Google, el cual fue el encargado de crear uno de los algoritmos máspotentes de identificación y clasificación de objetos en fotografías, mediantela simulación de una red neuronal.

Pero, ¿qué hace exactamente? El AutoML, se encarga dediseñar redes neuronales artificiales y especializadas, las cuales puedenaplicarse para el desarrollo de varias funciones.

Anteriormente, estás redes neuronales artificiales erandiseñadas y creadas por obra humana, pero, poco a poco, el sistema AutoML fueevolucionando hasta que fue capaz de crearlas el mismo.

Mediante un proceso de entrenamiento y ensayo y error, elcual, permite que la máquina tome sus propias decisiones para mejorar.

Deep Learning

Deep Learning

El Deep Learning o aprendizaje profundo en español, es otrocampo de la inteligencia artificial que está estrechamente relacionado con elMachine Learning.

El Deep Learning, al igual que el Machine Learning, se basaen el aprendizaje automático, pero, con la diferencia de que está desarrolladobajos redes neuronales artificiales que son muy parecidas al nuestro sistemaneuronal.

Estas redes neuronales artificiales están conformadas porun conjunto de algoritmos no supervisados que forman capas de neuronasartificiales para que, al combinarse, puedan predecir y determinar un resultadocertero.

Redes neuronales artificiales

Redes neuronales

En el punto anterior, te comentamos sobre las redesneuronales artificiales, las cuales conforman el Deep Learning.

Ahora bien, las redes neuronales artificiales son unalgoritmo que está basado en el sistema neuronal humano, tienen la capacidad deaumentar velozmente su capacidad de aprendizaje de forma autónoma y funcionanbajo un sistema de aprendizaje no supervisado.

Además, se rigen por unidades computacionales, las cualesse posicionan en capas que reciben información para que el sistema tome unadecisión acertada.

PLN (Procesamiento del Lenguaje Natural)

PLN

Este procesamiento está súper relacionado con lainteligencia artificial y permite que la misma pueda entender e imitar ellenguaje fluido y natural que expresamos los seres humanos, a través delanálisis de sentimientos y respuestas.

Cabe destacar que el PLN, está siento cada vez másimportante en estos sistemas de inteligencia artificial que vemos cada día, locual, ha llevado que se hayan incluido nuevos términos en nuestro lenguaje paraidentificar situaciones donde la inteligencia artificial esté relacionada.

Aquí te dejamos algunos de los nuevos términos que formaránparte de nuestro lenguaje:

Brotherism: El Brotherism se basa en el uso de la inteligenciaartificial que tiene como fin monitorizar y predecir el comportamiento humano.

Eception: Este término se refiere al uso de la inteligenciaartificial que permite la simulación del comportamiento humano.

Zomek: Tieneque ver cuando la vida de una máquina se opone a la vida biológica.

Elize: Estova más de la mano a la imitación del comportamiento humano, puesto que, lamáquina al imitar el comportamiento humano puede generar que el humano sientasentimientos hacia ella y lo trate como una persona más.

Este caso se puede apreciar en la película Her, dondeTheodore, se enamora de la inteligencia artificial Samantha.

Aiporia: Esto es más común de lo crees, se trata de esa duda que sete presenta cuando estás interactuando de manera online en una página deservicios o en un web y no sabes si estás hablando con una persona real o conun chatbot.

Aithics: Este término forma parte de todas las leyes robóticas quese están desarrollando actualmente, puesto que, al presentar tecnologías tanavanzadas que tengan ‘’pensamiento propio’’ se debe emplear implicacionesmorales y éticas que protejan al ser humano.

Un claro ejemplo de esto, se observa en la película ‘’Elhombre bicentenario’’ donde Andrew (un androide) tiene personalidad humana y sumás grande deseo es ser reconocido como un humano, pero existen leyes robóticasque lo sobrepasan.

Ainigma: Son las decisiones basadas en el ‘’pensamiento’’ de lainteligencia artificial y las cuales muchas veces un ser humano no comprende.

Por ejemplo, cuando realizas una búsqueda en Google, losalgoritmos se encargan de ordenar las páginas web que tenga relevancia con tubúsqueda y puede que muchas veces, ese ranking de páginas no tenga sentidoalguno para ti.

Más temprano que tarde, estos términos formarán parte dellenguaje que expresamos diariamente y será algo tan común que todos losmanejaremos con facilidad y naturalidad.

Si hay algo que podemos afirmar es que el Machine Learningcada día está tomando más fuerza y promete estar más presente entre nosotros,puesto que, son muchas empresas las que le están dando una oportunidad a estatecnología.

Pero, lo cierto, es que aún debemos esperar algún tiempo más para ver todo lo que nos puede ofrecer la inteligencia artificial.

foto de Luisana Puy-arena

Luisana Puy-arena

Redactora de contenidos en Velogig. Comunicadora audiovisual de profesión, con experiencia en edición y creación de contenidos.


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2 respuestas a “8 conceptos para entender de manera óptima el Machine Learning”

  1. […] Procesamiento del Lenguaje Natural o Natural Language Processing tiene como fin hacer que una máquina pueda comprender el lenguaje humano tanto de manera escrito como oral mediante un conjunto de […]

  2. […] es un área de la Inteligencia Artificial que está dando mucho de qué hablar a nivel global y cada vez más son las personas que desean crear su propio modelo de aprendizaje […]

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