¿Qué es Machine Learning?

Las máquinas aprenden por medio de información, la cual puede encontrarse en formatos diferentes, como números, fotos o texto. Estos datos son recabados y preparados para usarse como información de entrenamiento; entre más información se tenga, mejor se podrá armar el modelo de Aprendizaje Automático.

La función de un sistema de Aprendizaje Automático puede ser descriptiva, es decir que usa la información para explicar lo que pasa; predictiva, cuando el sistema usa los datos para predecir lo que pasará, o prescriptiva, que significa que el sistema usará la información para dar sugerencias sobre qué hacer.

Después del Procesamiento de la Información, los programadores eligen un modelo de Machine Learning, con el cual la computadora puede entrenarse a sí misma para encontrar patrones o hacer predicciones. Las categorías en las que se dividen los algoritmos para que las máquinas aprendan son tres:

• Aprendizaje Supervisado. Algoritmos con un aprendizaje previo, basado en un sistema de etiquetas asociadas a datos que permiten tomar decisiones o hacer predicciones, por ejemplo, el detector de spam en las bandejas de correo.

• Aprendizaje no Supervisado. Algoritmos sin aprendizaje previo que tienen el objetivo de encontrar patrones en la información, con el fin de organizarlos de alguna manera.

• Aprendizaje por Refuerzo. Estos algoritmos aprenden por medio de la experiencia, de acuerdo con un proceso de ensayo y error; se utilizan en el reconocimiento facial, por ejemplo.

La Big Data no sólo se refiere a una gran cantidad de datos, sino a un paradigma de computación en el que se utilizan grandes cantidades de información para impulsar aplicaciones, análisis y el Aprendizaje Automático. Esta gran cantidad de datos está habilitada por herramientas modernas de recopilación de datos, principalmente conectadas a la computación en la nube, que pueden recabar información de usuarios en plataformas de todo el mundo.

Tanto una como la otra se benefician de su uso y en Big Data, los modelos de Machine Learning ayudan a lidiar con el volumen, la variedad, el valor, la velocidad y la veracidad (5V) y predecir resultados precisos. Del mismo modo, al desarrollar modelos de Aprendizaje Automático, la Big Data ayuda a extraer datos de alta calidad y métodos de aprendizaje mejorados mediante equipos de análisis.

Un uso práctico en las empresas y organizaciones es con el tratamiento de sus bases de datos con clientes, pues estas suelen tener muchísima información (gigabytes y hasta terabytes de datos) de las personas que usan sus servicios; así, una empresa de telefonía cuenta con el registro de antigüedad, planes contratados, consumo diario y muchos otros datos de sus clientes que le permite predecir, a través de la Big Data y el Machine Learning, cuándo un cliente se va a dar de baja y tomar acciones para evitarlo.

Muchos de los avances en el ramo de la Inteligencia Artificial tienen que ver con el Machine Learning e, incluso, esta tecnología es el pilar de los modelos de negocio de varias compañías de streaming y sus sugerencias o el buscador de Google. Otras organizaciones la usan aunque no sea su propuesta comercial principal y algunas más aún están viendo la forma de incorporarla de manera útil.

Las aplicaciones principales con las que las compañías están haciendo uso del Aprendizaje Automático son varias, a continuación mencionamos las principales:

• Algoritmos con recomendaciones. Las recomendaciones de YouTube, la información que aparece en tu página principal de Facebook y las recomendaciones de productos en general funcionan con Machine Learning. Los algoritmos están en constante aprendizaje de tus preferencias.

• Análisis de imágenes y detección de objetos. El Aprendizaje Automático puede analizar imágenes para obtener información diversa, como identificar personas.

• Detección de fraudes. El Machine Learning se usa también para analizar patrones, por ejemplo, para saber cómo gasta alguien o dónde compra normalmente, identificar transacciones con tarjeta de crédito potencialmente fraudulentas, o intentos de inicio de sesión o correos electrónicos no deseados.

• Líneas de ayuda automáticas o Chatbots. Este tipo de algoritmos usan el Aprendizaje Automático y el procesamiento de lenguaje natural para que los Bots aprendan de los registros de conversaciones y generen respuestas apropiadas.

• Carros autónomos. Una de las principales tecnologías detrás de este tipo de autos se basa en el Aprendizaje Automático, en particular en el aprendizaje profundo, una rama del Machine Learning que funciona como una red neuronal, que intenta simular el comportamiento del cerebro humano.

• Imágenes médicas y diagnóstico. Los programas de Machine Learning se pueden entrenar para examinar imágenes médicas u otra información y buscar ciertos marcadores de enfermedad.

La Inteligencia Artificial usa la tecnología para crear máquinas y computadoras que imiten las funciones cognitivas de la inteligencia humana, por ejemplo, ver, entender el lenguaje hablado o escrito, e incluso responderlo, analizar datos y más. Por otro lado, el Machine Learning es un subconjunto de la Inteligencia Artificial y hace posible que una máquina o computadora aprenda y mejore de forma automática a partir de la experiencia.

Si bien ambos están estrechamente relacionados, la diferencia principal entre la Inteligencia Artificial y el Machine Learning es que la primera permite que una máquina o computadora pueda imitar la inteligencia humana para resolver problemas, mientras que el Machine Learning permite que una máquina aprenda de forma autónoma a partir de datos.

Los algoritmos que hacen posible el Aprendizaje Automatizado no son nuevos, sin embargo, muchos de los avances tecnológicos han hecho que esta rama de la Inteligencia Artificial se haya revolucionado por completo. Por ejemplo:

• Permite acceso más amplio a grandes volúmenes y variedades de datos, especialmente el desarrollo de la Big Data.

• Provee soluciones de almacenamiento de datos mucho más asequibles, con lo que logró poner grandes conjuntos de datos a disposición de más organizaciones y para más aplicaciones.

• Aumento de la potencia de procesamiento que permite que las computadoras y específicamente las aplicaciones de IA completen los cálculos mucho más rápido que nunca.
   

El Machine Learning, sus avances y aplicaciones nos permiten hacer lo mismo que antes pero a una velocidad mucho más rápida, pues los algoritmos son capaces de probar 500 mil millones de veces una combinación de datos hasta encontrar resultados óptimos y lo logra en cuestión de minutos u horas, a comparación de antes, cuando una acción de este tipo podía tomar semanas o hasta meses.

Gracias a que el Machine Learning puede reconocer patrones, es capaz de manejar muestras de datos y extraer deducciones de ellos a pesar de no estar entrenada previamente, es por esto que muchas empresas y organizaciones la utilizan para resolver y automatizar tareas, como crear algoritmos que se ajusten a cambios tanto en mercados como de clientes.

La seguridad en Machine Learning implica garantizar que los sistemas puedan resistir los peligros (Robustez), identificarlos (Monitoreo), reducir aquellos inherentes del sistema de Machine Learning (Alineación) y reducir los peligros sistémicos (Seguridad sistémica). Por ejemplo:

• Robustez: Adversarios, Long Tails

• Monitoreo: Anomalías, Incertidumbre Interpretable, Transparencia, Troyanos, Comportamiento Emergente

• Alineación: honestidad, aversión al poder, aprendizaje de valores, ética de las máquinas

• Seguridad Sistémica: ML para Epistémica Mejorada, ML para Ciberdefensa Mejorada, IA Cooperativa
  
  

Poseer y manejar estas bases de datos requiere de mucha responsabilidad, por eso el aprendizaje automatizado es una gran opción para gestionarlas, también por esta razón es importante contar con un seguro que proteja estos datos e incluso de robos físicos de equipo.