En qué consiste el machine learning

El machine learning está cambiando la forma en la que vivimos. Y aunque creas que no te has topado con esta tecnología aún, deberías saber que ya está en todas partes. De hecho, te la has encontrado en las recomendaciones de Netflix y también en Google.

El concepto de machine learning es simple. Pero, ¿y si investigamos más a fondo sus funciones, características y ventajas?

Una de las noticias relacionadas con este tema vino de la mano de Apple. Y lo más probable es que hayas oído hablar de ella.

La marca compró la firma de machine Learning Perceptio Inc, en un intento de incorporar una inteligencia artificial avanzada. Perceptio hacia hincapié en el desarrollo de algoritmos de reconocimiento facial que se ejecutaban en los dispositivos de los usuarios sin necesidad de recurrir a la nube. La idea es que ésta consiguiera clasificar imágenes en los smartphones y reducir la sobrecarga de datos que, por lo general, necesita de métodos convencionales.

Presta atención a este dato. Según un informe de Statista ‘What part of your IT budget for 2017 is earmarked for machine learning?’, el 26% de las empresas reconocen que más del 15% de su presupuesto TI se ha invertido en el desarrollo de soluciones de machine learning.

El aprendizaje automático está comenzando a cambiar la forma en que vivimos, y es hora de que comprendamos qué es y por qué es importante.

Profundizando en el machine learning

Antes de adentrarte en el machine learning, es conveniente aclarar una duda frecuente. El machine learning y la inteligencia artificial no son lo mismo. De hecho, el machine learning se presenta como un enfoque para el campo más amplio de la Inteligencia artificial.

La inteligencia artificial es una simulación de la inteligencia en ordenadores. Como tal, es algo en lo que los especialistas han estado trabajando durante décadas y abarca un gran abanico de enfoques.

El machine learning, por su parte, es una forma de inteligencia artificial en la que el ordenador aprende por sí mismo a completar una tarea.

Existen diferentes maneras para hacer que las máquinas aprendan por sí mismas. En el núcleo del aprendizaje profundo se encuentran las «redes neuronales artificiales«. Y el pensamiento detrás de estas redes neuronales forma lo que verás a continuación:

Como sabes, el mejor sistema de aprendizaje es el cerebro humano. Por eso el machine learning surge como un intento de imitar la forma en la que el cerebro aprende. Las redes neuronales pasan a ser ese intento.

Es decir, son representaciones matemáticas de la forma en la que opera el cerebro humano.

Tipos de machine learning

1.- Supervised learning

Este tipo de machine learning funciona en base de datos etiquetados con anterioridad. Por ejemplo, un ordenador tiene la capacidad de diferenciar una fotografía de una moto de otra y de una bicicleta.

Para ello, lo más recomendable es que las etiquetas las coloque una persona. Así se garantiza la efectividad y la calidad del ejercicio.

La idea de este tipo de machine learning es que los ordenadores vayan entrenando su «inteligencia» a partir de ejemplos pasados. De esta manera, después podrán realizar todos los cálculos que se propongan para que no intervenga un ser humano y se pueda agilizar el trabajo.

Como ejemplos más reconocidos puedes observar:

• El reconocimiento de voz.
• La detección del spam.
• También el reconocimiento de la escritura.

2.- Unsupervised learning

Esta segunda categoría trabaja de la siguiente manera. El algoritmo prescinde de cualquier etiqueta. Lo que quiere decir que no tiene la ayuda de ninguna indicación previa.

No obstante, se le adjudica una gran cantidad de datos con las especificaciones que posee cada objeto. Así tiene una mayor facilidad para detectar de qué se trata en función de la información que haya ido guardando anteriormente.

3.- Reinforcement learning

El último tipo de machine learning tiene como motor el refuerzo. Es decir, la máquina tiene la capacidad de ir aprendiendo en función de diferentes pruebas y errores dados en diferentes contextos.

Independientemente de que conozca los resultados desde un primer momento, la máquina aún no sabe cuáles son las mejores decisiones para lograr los resultados correctos. En este caso, el algoritmo, por sí solo, va asociando los patrones de éxito. Y tras repetirlos constantemente consigue los resultados exactos e infalibles.

El ejemplo más claro puede ser la navegación de un vehículo automático.

Empresas que ya incorporan el machine learning

1.- Facebook

Uno de los lugares en los que también te habrás topado con el machine learning es en la red social por excelencia. Facebook emplea su algoritmo de reconocimiento facial para quitarte trabajo a la hora de etiquetar a tus amigos en las fotografías.

Se trata de un algoritmo que memoriza ciertos patrones que definen los rostros de aquellas personas que has etiquetado anteriormente para, así, identificarlas automáticamente después.

2.- Pinterest

Sin embargo, Facebook no es la única plataforma que ha incorporado estos avances tecnológicos. Aunque no te lo esperes, Pinterest también utiliza el machine learning para potenciar el engagement con los usuarios. Pero, ¿cómo?

La plataforma también emplea un algoritmo que aprende de la actividad de los usuarios. Así, consigue plasmar los contenidos favoritos de cada uno en función de sus intereses, gustos y hábitos.

3.- Paypal

Seguro que ya conoces Paypal, la plataforma de pago que se convierte en billetera electrónica. Y como tal, necesita contar con un alto nivel de seguridad y confianza por parte de sus usuarios.

Para mantenerse como una de las plataformas más seguras, PayPal utiliza el machine learning para identificar y hacer frente al fraude. Analiza grandes cantidades de datos de sus clientes para después, segmentarlos según su actividad.

4.- Cortana y Siri

No cabe duda de que el iPhone ha provocado varios cambios en la última década. Pero no ha sido el único.

Verás, los sistemas de reconocimiento de voz de los asistentes virtuales como Cortana y Siri también hacen uso de machine learning. Aunque emplean otras tecnologías como las redes neuronales y los procesamientos naturales del lenguaje. De esta manera consiguen simular esa conversación casi humana.

Pero, ¿cómo se generan esos avances? ¿De qué manera consigue, el machine learning entrenarse?

En este caso necesita trabajar para reconocer el lenguaje humano. Y para ello, se emplean varias técnicas con distintos niveles de complejidad. En el caso de Siri se utilizan plantillas que se asemejan al comportamiento humano. Por eso tiene la capacidad de entender bromas.

5.- Google

No cabe duda de que Google es uno de los mayores portales capaz de recoger todo tipo de datos de los usuarios. Y como tal, ¿crees que podría prescindir del machine learning?

La respuesta no solo es un no rotundo. Sino que además, deberías saber que el gigante de Internet emplea algoritmos de machine learning en todos sus servicios, empezando por la optimización de búsquedas web. De hecho, hace unos estudios de una red neuronal que consigue detectar la intención de cada usuario.

Pero más allá de Google Search, servicios como Gmail también hacen uso del machine learning. Sobre todo para sus servicios de respuestas inteligentes.

Por otra parte, Google Maps tiene la capacidad de detectar números y nombres de calles a partir de imágenes de Street View.

6.- Netflix

Netflix, entre otras cosas, ha conseguido convertirse en una marca sólida por su sistema de recomendación y personalización de series y películas.

Gracias al machine learning, la plataforma aplica la tecnología a:

• La promoción del contenido.
• Su modelo de precios.
• Al marketing programático.
• La entrega del contenido.

7.- Uber

Hace unos años nadie imaginaba que al pedir un taxi (mediante una aplicación móvil), ésta le indicaría el tiempo de llegada y el precio estimado de todo su viaje. Ni mucho menos, que tendría un servicio de comida personalizado para amenizar el recorrido.

Uber lo hace gracias al machine learning, ya que realiza un estudio muy específico de los datos de los viajes y pedidos de cada usuario.

8.- Spotify

El descubrimiento semanal de Spotify es uno de los ejemplos de machine learning. La plataforma utiliza varios modelos de recomendación en función de la actividad de cada usuario. Pero también lo hace gracias a un análisis más exhaustivo de textos y audios que consiguen agrupar los gustos, siempre similares, de otros, para recomendarlos.

9.- Amazon

Amazon es otra de las compañías que hace uso del machine learning para mejorar sus servicios.

• En su servicio de búsqueda, el catálogo de productos se estructura en función de las preferencias de los clientes.
• En su sistema de recomendación, el catálogo de productos se organiza en función de los intereses.
• Y por último, también hace frente al sistema de prevención de fraude con el pago.