Identificar y analizar complejos patrones entre millones de datos, hoy, es posible. ¿Y que una máquina aprenda algoritmos para revisar la información y predecir comportamientos futuros? También lo es. Descubre la disciplina del Machine Learning o aprendizaje automático.
¿Qué es el Machine Learning?
El Machine Learning o aprendizaje automático pertenece a la rama de la inteligencia artificial. Su principal objetivo pasa por desarrollar técnicas que permitan a los ordenadores aprender, creando programas capaces de generalizar comportamientos.
El Machine Learning utiliza algoritmos para procesar datos, aprender y hacer predicciones y sugerencias sobre algo.
De una forma simple, el aprendizaje automático es programar los ordenadores de tal manera que sean capaces de aprender de igual manera que los seres humanos, interpretando los datos con los que cuenta, clasificándolos y creando nuevos algoritmos en busca de soluciones.
Cuando hablamos de cálculos y seguimiento de algoritmos lógicos en Machine Learning, los ordenadores, sin lugar a dudas, superan a la mente humana. La tecnología trabaja y se desplaza entre circuitos a grandes velocidades; al contrario que las personas en lo que se refiere a procesamiento y estructuración de datos.
Tipos de algoritmos de Machine Learning
A pesar de tratarse de una rama muy extensa, encontramos los siguientes tipos de algoritmos de Machine Learning:
- Machine Learning Supervisado. Requiere la creación de etiquetas en los datos, de manera que la máquina pueda predecir un resultado probable a partir de éstas. Como ejemplos de machine learning supervisado tenemos: árboles de decisión, Naïve Bayes Clasification, regresión logística o métodos Ensemble.
- Machine Learning no supervisado. El aprendizaje utiliza datos históricos que no han sido etiquetados. Como ejemplo de machine learning no supervisado encontramos: clustering, análisis de componentes principales (PCA) o de componentes independientes (ICA).
Los algoritmos de Machine Learning cobran cada vez más protagonismo, debido a la mayor disponibilidad de los datos, así como por el abaratamiento de su almacenamiento y procesamiento.
Machine Learning vs Deep Learning
Tanto el Machine Learning como el Deep Learning proceden de la Inteligencia Artificial. Ambos campos parecen indistinguibles uno del otro, pero existen alguna diferencias:
El machine learning usa algoritmos para procesar datos, aprender de ellos y luego ser capaces de realizar una predicción o sugerencia sobre algo. Los programadores deben perfeccionar estos algoritmos que especifican un conjunto de variables, para ser lo más precisos posible a la hora de trabajar.
Por su parte, el Deep Learning es un subconjunto dentro del Machine Learning, que explota la idea del aprendizaje desde el ejemplo. En lugar de enseñarle al ordenador una lista enorme de reglas para poder solucionar el problema, se le muestra un modelo que pueda evaluar ejemplos y una pequeña serie de instrucciones para modificarlo en el caso de producirse errores.
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