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Machine Learning: la fascinante fusión entre informática y neurociencia

BIG DATA

Redactado por Luisana Puy-arena

Publicado el 14/09/2019

Es muy probable que hayas escuchado alguna vez el término Machine Learning, el cual es un término que está estrechamente relacionado con la Inteligencia Artificial (AI) y el cual llegó para revolucionar la visión del mundo en que vivimos.

El machine Learning es una rama de la Inteligencia Artificial, la cual lleva años entre nosotros, pero al encontrarnos en una era tecnológica, los avances de esta han sido agigantados, lo cual la ha posicionado en el top de popularidad.

Ahora bien, seguramente tienes muchas preguntas sobre este campo de la ciencia, como ¿qué es? ¿cómo funciona? ¿en qué tipos se divide?, entre otras, ¿verdad?

Un pequeño glosario antes de empezar

Empecemos hablando sobre Data Science, entendámoslo como un conjunto de principios, procesos y técnicas que guían la extracción de conocimiento desde la data con el objetivo de mejorar la toma de decisiones.

En cuanto al Data Mining, es la extracción de conocimiento desde la data a través de tecnologías que incorporan los principios de Data Science.

Asimismo, cuando hablemos de Big Data, diremos que es un conjunto de datos que son muy largos para ser analizados bajo un sistema de procesamiento tradicional, y que requiere nuevas tecnologías de procesamiento.

Por Inteligencia artificial, recurriremos a John McCarthy quien acuñó este nombre por primera vez en 1956. Y lo definió como “la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes”. Es decir, tener computadoras con la habilidad de razonar como humanos.

Dado los conceptos anteriores, la siguiente pregunta sería: ¿Quién es la persona idónea para trabajar con el big data, utilizar los principios de Data Science, así como la extracción de conocimiento de la data? La respuesta: un data scientist, por ello es importante considerar las diferencias entre Machine learning y Big Data.

Un data scientist es un profesional con capacidades de analítica, estadística y programación. Las cuales utiliza para recolectar, analizar e interpretar gran cantidad de datos con el objetivo de mejorar la toma de decisiones.

Empecemos con un poco de historia

Sabemos que estás ávido de consumir de información, por eso, empezaremos contándote como comenzó esta fascinante ciencia que mezcla la computación y la neurociencia, así que, echemos un breve vistazo al pasado.

El Machine Learning vió luz por primera vez en la década de los 60, cuando un grupo de investigadores estaban ansiosos por crear un proyecto mucho más ambicioso, de hecho, mucho más ambicioso que la misma Inteligencia Artificial.

Puesto que, esta rama de la Inteligencia Artificial, se enfocaba en observar y estudiar a más profundidad el reconocimiento de patrones, con el fin de que las máquinas pudiesen aprender basándose en datos.

Pero, con el pasar de los años y como todo, evolucionó a tal punto que empezó a apuntar a otras áreas donde el nivel de aprendizaje y reconocimiento de patrones era mucho más profundo, tal como el razonamiento probabilístico.

Por supuesto, este desmesurado crecimiento causó que en la década de los 90, se transformara en una disciplina autosuficiente que no dependía en lo absoluto de la Inteligencia Artificial.

Lo cual, a su vez, permitió que se trazara y enfocara netamente en un nuevo objetivo: plantear, procesar y resolver problemas prácticos en cualquier materia numérica que se le plantee.

Ahora bien,¿qué es el Machine Learning?

El Machine Learning se refiere al aprendizaje automático de una máquina para que esta pueda solventar cualquier tarea mediante un conjunto de datos arrojados por los algoritmos que la componen y sin necesidad de realizar una programación previa.

En otras palabras, es la capacidad que tiene una máquina de aprender a desarrollar procesos y tareas, tal cual como lo haría un ser humano, con el fin de optimizarlos.

Y, ¿cómo funciona?

El Machine Learning es un proceso bastante complejo que funciona a través de patrones de comportamiento que imitan o replican las habilidades cognitivas humanas, con el fin de realizar predicciones.

Por ejemplo, supongamos que tienes un dinero extra y quieres invertirlo, así que, estás evaluando el mercado de criptomonedas porque muchas personas te han comentado que es rentable a largo plazo y que por supuesto, no genera pérdidas.

Pero lo cierto, es que existe una gran variedad de precios y no sabes en cuál invertir porque quieres encontrar una que te de rentabilidad.

Por tanto, recurres a un análisis predictivo para predecir cuál será la criptomoneda que no perderá valor con el paso del tiempo.

Si bien no se puede hacer una predicción a ciencia cierta porque intervienen muchos factores, sí se puede obtener un porcentaje bastante alto de acierto.

¿Cómo? analizando y extrayendo los datos necesarios como los índices de compra y venta, la capitalización del mercado, entre otros, para usarlos en un algoritmo que podría predecir cuál es la más rentable.

Entonces, básicamente y en pocas palabras, el Machine Learning funciona mediante la fusión de algoritmos y datos para poder predecir un comportamiento.

¿En cuántos tipos de divide el Machine Learning?

El Machine Learning se divide en 3 grupos: supervised learning (aprendizaje supervisado), unsupervised learning (aprendizaje no supervisado) y reinforcement learning (aprendizaje por refuerzo). ¡Conozcámoslos a continuación!

Supervised learning (aprendizaje supervisado)

Requiere contar con datos que estén previamente etiquetados para poder desarrollar su aprendizaje, con el fin de poder resolver problemas en base a esos datos proporcionados, sin necesidad de volver a ingresar una información.

Unos ejemplos claros del aprendizaje supervisado son la detección de spam en el correo electrónico, reconocimiento de voz y escritura, detección de imágenes en los captchas, entre otros.

Unsupervised learning (aprendizaje no supervisado)

Este tipo de aprendizaje no requiere de datos etiquetados, pero si necesita una indicación previa, la cual lo ayudará a aprender, comprender y analizar los datos que le serán brindados.

Este tipo de Machine Learning puede clasificar información, detectar morfología en oraciones, entre otros.

Reinforcement learning (aprendizaje de refuerzo)

En este caso de Machine Learning, la máquina basa su aprendizaje en el refuerzo, lo que quiere decir que la máquina tiene la capacidad de aprender mediante un sistema de ensayo y error.

En este aprendizaje, la máquina conoce los resultados y solo debe aprender cuáles decisiones tomar para obtener el resultado final, tomando como referencia la tasa de éxito de sus resultados para posteriormente perfeccionarlos.

Como ejemplo, podemos destacar el caso de una de las inteligencias de Google, llamada AlphaZero, la cual aprendió en tan solo 4 horas todas las posibilidades de movimiento en un juego de ajedrez.

Lo cual le permitió, ganar 28 de 100 partidas contra el campeón mundial, el restante de partidas fue empate y por supuesto, no tuvo ninguna derrota.

¿Cómo se aplica actualmente?

Actualmente, el Machine Learning se encuentra presente en casi todos lados, puesto que, es un elemento clave para optimizar, predecir y facilitar tareas cotidianas. Echemos un vistazo a algunas de las áreas donde se aplica.

Sistema de antivirus

Todos los días nuestros dispositivos están expuestos tanto a virus ya existentes como a virus nuevos, por lo cual es importante mantener un antivirus activo.

Ya que, ellos cuentan con un sistema de aprendizaje automático el cual se encarga de analizar el comportamiento de estos virus o malwares para poder detectarlos y detenerlos, con el fin, de que no infecte el dispositivo.

Diagnósticos médicos

El Machine Learning posee algoritmos que tienen la capacidad de detectar enfermedades, tales como el cáncer de mama, también puede prevenirlas hasta con un año de anticipación.

Estos resultados, por supuesto, influyen en el tratamiento que le proporcionarán al paciente para así obtener un alto porcentaje de cura.

Búsquedas online

La evolución es la clave para toda herramienta tecnológica y por supuesto, los buscadores en línea no van a ser la excepción, puesto que, constantemente están en la búsqueda de encontrar mejores resultados.

¿Cómo lo hacen? Mediante un análisis de los resultados que arroja la web y el tiempo de permanencia en las mismas, posteriormente, estos datos se recolectan para ofrecer resultados más eficaces.

Previene y detecta fraudes

Diariamente se realizan un sinfín de transacciones mediante plataformas que se dedican a procesar pagos de manera online, lo cual, genera un gran volumen de datos, el cual sería imposible manejar sin un sistema de aprendizaje automático.

Estos sistemas, mas allá de manejar el gran número de data, es capaz de detectar movimientos extraños o fraudulentos, lo cual le permite tomar previsiones y detener el fraude.

Predicción de gustos

Estamos seguros que más de una vez has notado que estás navegando por internet y de pronto, te empiezan a aparecer publicidades o post en Facebook que reflejan cosas que podrían gustarte y que van directamente con tu personalidad.

Esto sucede a través del sistema de aprendizaje, puesto que, se encarga de analizar un compilado de la data que has descargado o cosas que hayas comprado para saber con exactitud que debería ofrecerte.

¿También aplica a los negocios?

Por supuesto que sí, cada día son más las empresas que incorporan esta tecnología en sus modelos de negocios para usarla a su favor al momento de automatizar y optimizar procesos, lo cual, les supone una gran mejora en todos los ámbitos.

El Machine Learning influye en diversos procesos importantes tales como:

Atención al cliente

Ayuda a las empresas a descubrir nuevos patrones de comportamiento de todo tipo de clientes, lo cual, por supuesto, arrojará una data relevante que permite a la empresa determinar y adaptarse a las necesidades del consumidor. 

Optimización de perfiles de clientes

Permite que la empresa estudie de manera más detallada al consumidor, de manera, que puedan entenderlos e identificarlos para ofrecerles una atención o un producto que vaya alineado a sus necesidades reales.

Detección de tendencias

Mediante el Machine Learning, se puede detectar rápidamente que contenido o que tendencias son las que están en el top del momento.

Por supuesto, esto lo podría realizar un humano, pero, recuerda que el Machine Learning optimiza tiempos y procesos. 

¿Cómo será el futuro del Machine Learning?

El futuro de la tecnología y el Machine Learning es totalmente incierto, puesto que, la constante necesidad de evolución e innovación, nos llevan cada día más por caminos que años atrás parecían imposibles de transitar.

Sin embargo, es muy realista pensar, que este sistema puede evolucionar a tal punto de que pueda realizar conclusiones mucho más profundas en un periodo de tiempo mucho menor, comparado con la capacidad analítica humana.  

Lo realmente cierto, es que el Machine Learning está aquí para cambiar por completo la visión del mundo en el que vivimos. 

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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3 respuestas a “Machine Learning: la fascinante fusión entre informática y neurociencia”

  1. […] Learning o aprendizaje automático es un campoderivado de la Inteligencia Artificial que fusiona la informática con laneurociencia y que consiste, básicamente,en el aprendizaje autónomo de una máquina mediante […]

  2. […] chatbot es un programa que permite mediante los algoritmos del Machine Learning entablar una conversación de manera fluida y natural, tal como lo haría un ser humano, a través de mensajes textuales (chat) o voz. […]

  3. […] por supuesto, es la que mayor número de personas interesadas en crear su propio modelo de aprendizaje automático […]

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