¿Qué es el aprendizaje automático?

Descubra todo lo que hay que saber sobre el aprendizaje automático: qué es, cómo funciona, qué puede hacer. Así estará bien informado y será consciente de sus efectos revolucionarios (en todos los campos).

El aprendizaje automático (o "machine learning") es una división de la inteligencia artificial. Se trata de capacitar a los algoritmos para encontrar "patrones", o pautas repetidas, en conjuntos de datos. Estos datos pueden estar en forma de palabras, números, gráficos o estadísticas.

Puede tomar datos de cualquier cosa que pueda almacenarse digitalmente. Los algoritmos aprenden patrones a partir de estos datos, lo que les permite mejorar su rendimiento al realizar una determinada tarea.

En esencia, los algoritmos de aprendizaje automático mejoran su rendimiento con el tiempo al aprender de forma independiente cómo realizar una tarea o hacer predicciones a partir de los datos. El sistema puede reconocer patrones en nuevos datos una vez que ha sido entrenado.

¿Cómo funciona el aprendizaje automático?

Un modelo de aprendizaje automático se desarrolla mediante cuatro procesos principales. Un científico de datos suele supervisar y mantener este proceso.

Paso 1: Elegir y preparar una colección de datos de entrenamiento

Esta información se introducirá en el modelo de aprendizaje automático para ayudarle a comprender cómo abordar el problema para el que ha sido creado. Para indicar al modelo qué características debe encontrar, los datos pueden etiquetarse. Si los datos no están etiquetados, el modelo tendrá que reconocer y extraer las características recurrentes por sí mismo.

En ambos casos, los datos deben prepararse, organizarse y limpiarse meticulosamente. De lo contrario, es probable que el aprendizaje del modelo de aprendizaje automático esté sesgado. Los resultados de sus proyecciones se verán directamente afectados.

Paso 2: Elegir un algoritmo para ejecutarlo con los datos de entrenamiento

El tipo de algoritmo que se utilice dependerá del tipo y la cantidad de datos de entrenamiento y del tipo de problema que haya que resolver.

Paso 3: Entrenar el algoritmo

El algoritmo se utiliza para procesar variables y el resultado se compara con lo que debería haber producido. Entonces se pueden cambiar los "pesos" y el sesgo para mejorar la precisión del resultado.

A continuación, se repiten las variables hasta que el algoritmo produce sistemáticamente el resultado correcto. El modelo de aprendizaje automático es el algoritmo que se ha entrenado de esta forma.

Paso 4: Utilización y desarrollo del modelo

El modelo se aplica a datos nuevos, cuyo origen depende de la cuestión que se aborde. Por ejemplo, el modelo de un robot aspirador toma datos de interacciones del mundo real, como mover muebles o colocar nuevos objetos en el espacio, y los procesa. Tanto la precisión como la eficacia pueden evolucionar con el tiempo.

¿Cuáles son los distintos tipos de aprendizaje automático?

Hay cuatro: aprendizaje por refuerzo, aprendizaje semisupervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje supervisado.

Aprendizaje supervisado

Este método, que es uno de los más populares, etiqueta los datos para indicar al ordenador qué patrones debe buscar. Con los datos que necesita determinar, el sistema se entrena en una colección de datos etiquetados. En algunos casos, los datos ya han sido categorizados, como se supone que debe hacer el sistema.

Como los resultados del modelo pueden compararse con los datos preetiquetados, este método requiere menos datos de entrenamiento que otros métodos y simplifica el proceso de entrenamiento. Sin embargo, etiquetar los datos puede resultar caro.

Aprendizaje no supervisado

En este caso, los datos no se etiquetan. En pocas palabras, la máquina escanea los datos en busca de patrones potenciales. Se ingieren enormes volúmenes de datos y se utilizan algoritmos para extraer las propiedades relevantes necesarias para etiquetar, clasificar y categorizar los datos en tiempo real, sin la ayuda de un humano.

En lugar de automatizar juicios y predicciones, este método encuentra patrones y relaciones en los datos que las personas podrían pasar desapercibidos. Como requiere más esfuerzo, este método es menos común. Sin embargo, está ganando popularidad en el sector de la ciberseguridad.

Aprendizaje semisupervisado

Este tipo de aprendizaje se sitúa en un punto intermedio entre el aprendizaje supervisado y el no supervisado. Durante el entrenamiento, las características se extraen de un gran conjunto de datos no etiquetados y la clasificación se guía por un conjunto de datos etiquetados más pequeño.

Cuando no hay suficientes datos etiquetados para entrenar un algoritmo supervisado, este método puede ser útil. Ofrece una solución al problema.

Aprendizaje por refuerzo

Para alcanzar un objetivo, un algoritmo debe aprender de sus errores. El algoritmo probará una amplia gama de estrategias para tener éxito.

Recibirá recompensas o castigos en función de su rendimiento para motivarle a mantener o cambiar un curso de acción. Este método es famoso por permitir que una IA supere a los humanos en los videojuegos.

Por ejemplo, el aprendizaje por refuerzo permitió a AlphaGo, de Google, vencer al campeón de Go. Del mismo modo, OpenAI ha desarrollado una IA capaz de vencer a los mejores jugadores de Dota 2.

¿En qué ámbitos se utiliza el aprendizaje automático?

En los últimos años, hemos oído hablar de muchos avances en el campo de la inteligencia artificial. En la misma línea, las aplicaciones de la IA se multiplican. En este sector, el aprendizaje automático ha contribuido directamente a la gran mayoría de los avances.

Se esconde detrás de muchos de los servicios comunes de hoy en día. Por ejemplo, los motores de recomendación de Spotify, Netflix y YouTube utilizan esta tecnología.

También lo hacen los feeds de noticias de redes sociales como Facebook y Twitter, así como los asistentes de voz Siri y Alexa y los buscadores de Internet Google y Baidu. Puede considerarse un invento clave de principios del siglo XXI.

Los servicios mencionados y otros gigantes de Internet obtienen mucha información personal sobre usted, incluidos los tipos de películas que le gustan, los enlaces en los que hace clic y los artículos ante los que reacciona. Toda esta información puede utilizarse para entrenar un sistema que se anticipe a tus necesidades.

Muchas herramientas de inteligencia artificial también utilizan el aprendizaje automático para producir contenidos variados: crear imágenes a partir de texto, reproducir locuciones, escribir texto a partir de instrucciones. Las aplicaciones son sencillamente infinitas.

Y ofrecerá aún más oportunidades a medida que el Big Data siga desarrollándose, se recopilen cada vez más datos y siga aumentando la potencia de cálculo.

Con todos estos avances tecnológicos, cabe preguntarse: ¿es la IA un peligro para los artistas?