El Machine Learning tiene su origen como una rama de la inteligencia artificial. Por eso, antes debemos definir que es la IA (Inteligencia Artificial) y que papel tiene el Machine Learning en ella.

La IA define un sistema informático capaz de sacar conclusiones a partir de un conjunto de datos, siendo estas conclusiones un nuevo algoritmo. Por lo tanto, no es un sistema que se base solo en ejecutar, sino que profundiza mucho más. Dentro de la inteligencia artificial, situamos al Machine Learning y al Deep Learning. El ML (Machine Learning) surge hace ya varias décadas y es conocido también como Automated Learning.

Los programas que usan IA son capaces de identificar patrones en los datos y hacer predicciones basándonos en estos. Lo que diferencia el Deep Learning del Machine Learning es que este último, sí requiere de datos históricos para tener una base sobre la que aprender y evolucionar. Dicho de otra forma, el Machine Learning consta de programas que hay que “entrenar” previamente mediante datos, para que puedan posteriormente funcionar de forma autónoma.

Es por ello por lo que cuantos más datos tenga una empresa o fabrica, mejor análisis hará el Machine Learning y mejores conclusiones sacará a la hora de ejecutar su algoritmo.

Para entenderlo mejor, podemos poner el ejemplo de un programa de reconocimiento de imágenes. Para que un programa reconozca un elemento dentro de una imagen, como podría ser un zapato, debemos mostrarle antes, muchas imágenes de zapatos y enseñarle a reconocer las características propias de un zapato. Debemos entrenar al programa hasta que sepa reconocer ese elemento. Una vez el programa funcione, irá adaptando su algoritmo a medida para corregir errores e ir mejorando paulatinamente.

Gracias a ello, tenemos recomendaciones personalizadas de productos o servicios, programas capaces de reconocer el habla y contestar, coches capaces de ver la carretera y dar asistencia al conductor, etc. Por esto y otros muchos ejemplos, la IA ha supuesto un gran avance tecnológico y ha ayudado en muchos aspectos a mejorar el día a día de los usuarios.

Diferencia entre Machine Learning y Deep Learning

 

El Deep Learning es un programa que aprende de forma automática con profundas redes neuronales que procesan datos de manera similar al cerebro humano. La diferencia principal al Machine Learning, es que no necesita que ningún humano le enseñe al programa como es un zapato. Simplemente con darle suficientes imágenes de un zapato ya es capaz de ver el patrón que se repite y, por lo tanto, llegar a identificar y reconocer el elemento.

Esto, por ejemplo, lo podemos encontrar en las clasificaciones que hacen los iPhone en los álbumes de fotos. Como podemos apreciar, hace ya unos años que nuestro teléfono móvil es capaz de agrupar imágenes por caras, detectando de manera precisa quien aparece en las imágenes para que el usuario pueda localizarlas más rápido.

Si bien el Deep Learning es un sistema mucho más avanzado y autónomo que el Machine Learning, este requiere de muchos más datos iniciales.

Otros usos del Machine Learning

 

El Machine Learning es capaz de convertir una muestra de datos en un programa computarizado que pueda extraer interferencias de otros datos. Esta habilidad para aprender es usada para mejorar motores, robots, diagnósticos médicos o incluso fraudes en tarjetas de crédito.

Una compañía móvil puede usar el Machine Learning para detectar potenciales clientes que se quieren dar de baja. De este modo pueden emprender acciones comerciales y ser proactivos para tratar de evitarlo.

Incluso el área de recursos humanos de algunas empresas se usa el Machine Learning para prever la productividad de sus empleados y ver cuál va a ser más rentable en un futuro. Áreas como el marketing también se apoyan en estos sistemas, para saber cuándo es mejor emprender acciones, publicar contenido o establecer contacto con el usuario.

Debemos tener en cuenta, pero, que el Machine Learning siempre hace uso de datos del pasado para poder hacer predicciones de mejora en el futuro.

Sin duda, las estadísticas son fundamentales en el aprendizaje autónomo. Debemos tener en cuenta, que estos sistemas son capaces de analizar una cantidad ingente de datos que, para una persona seria imposible, y aún más difícil, sería llegar a sacar alguna conclusión. Actualmente, las empresas generan muchos más datos que antes, por lo que contar con un sistema que analice y sea capaz de mejorar por sí solo, puede resultar una gran ventaja para tu empresa. No hay duda de que la IA representa el futuro del análisis de datos y la mejora de la producción.

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