El machine learning se encuentra dentro del área de la inteligencia artificial y, por tanto, se estudia dentro del Data Science. Gracias a los algoritmos con los que cuenta, es capaz de analizar datos, aprender de ellos y realizar tareas como clasificar, predecir y agrupar patrones entre otras.
Los procesos del machine learning se ejecutan gracias a grandes conjuntos de datos, gracias a estos datos, podemos entrenar a los algoritmos para las tareas que hablábamos anteriormente.
Si has oído hablar de la ciencia de datos o Data Science, seguro que también habrás oído hablar del machine learning, aprendizaje máquina o aprendizaje automático. Esta ciencia acumula gran cantidad de términos que pueden no ser conocidos a priori aunque puede que los hayamos visto en plena acción sin darnos cuenta. Netflix o Spotify, las respuestas inteligentes de Gmail o el habla de Siri y Alexa son algunos de estos ejemplos cotidianos.
Cada vez estamos más acostumbrados a que “piensen” por nosotros, o a que sean las máquinas o los ordenadores las que nos den las respuestas ante ciertos problemas que se nos plantean, y es que, desde hace años, la digitalización ha traído consigo una cantidad inmensa de datos, estos datos se van acumulando por momentos, generando lo que conocemos por Big Data, pero, ¿qué pasa cuando se tratan estos datos?
Los científicos de datos o data scientist, son los encargados de cosechar, trabajar y presentar estos datos de manera que podamos sacarles todo el jugo que pueden ofrecernos.
Sin duda, la extracción de toda esta información y los resultados que traen consigo estos procesos, suponen una ventaja competitiva para las empresas, es por este motivo por el cual la demanda de este tipo de perfiles está en pleno auge.
Pero, no nos adelantemos, empecemos por lo básico.
Contenido de este artículo
Matemáticas, algoritmos y computación
No hay que sumar dos más dos para darse cuenta de que las matemáticas son una base fundamental para toda la ciencia de datos en general, las matemáticas y los teoremas y funciones que desde años se estudian, han sido clave para el desarrollo de la inteligencia artificial y el lenguaje máquina.
Por otra parte, un algoritmo es un conjunto de instrucciones que solucionan un problema. Para que den la respuesta que necesitamos, estas instrucciones deben ser finitas, ordenadas y lógicas, es decir, deben ser secuenciales y carecer de ambigüedad.
Estas instrucciones finitas, ordenadas y lógicas, podemos programarlas en un ordenador y, de esta manera, podemos conseguir que solucione problemas. De una manera simple, podemos asemejarlo a una receta de cocina, tenemos unas pautas que hay que seguir paso a paso y que nos dará como resultado un plato.
De las matemáticas a la computación
Como destacábamos, las matemáticas han sido las propulsoras de la ciencia de datos, si nos remontamos al siglo XIX, el Teorema de Bayes en 1892 nos ayudó a definir la probabilidad de que un evento suceda basándose en las condiciones previas relacionadas con ese evento.
Más adelante, en la década de 1940, se formalizó la teoría de la computación, que investiga el diseño de procesos que puedan solucionar problemas y automatizar procesos a través de ordenadores. En este punto, se vio como los ordenadores tenían no solo la capacidad de resolver estos problemas, sino, que podían incluso superar la capacidad de los humanos.
Con esta base, en 1950, Alan Turing lanzó la siguiente pregunta, ¿pueden pensar las máquinas? Iniciando un debate que incluye tanto un lado matemático como incluso un lado psicológico y sembrando la creación de computadoras de inteligencia artificial.
Entonces, ¿qué es la inteligencia artificial?
Podemos decir entonces que, la inteligencia artificial, es un nuevo campo de investigación dentro de la informática que se dedica a diseñar algoritmos que solucionan problemas a través del aprendizaje del ordenador. Cada algoritmo cuenta con sus propios métodos y características, y debido a lo anterior, tienen diferentes desempeños para resolver determinados problemas.
Ha sido en los últimos 50 años, donde han crecido el número de algoritmos a los que podemos llamar “inteligentes”. Además, podemos categorizar estos algoritmos en función a sus propósitos. Una de estas categorías, que es la más famosa y sobresaliente de los últimos años, es lo que conocemos como aprendizaje máquina o machine learning.
Qué es el machine learning
Ya lo hemos explicado al inicio de este artículo, pero, si has ido paso a paso, entenderás que el machine learning es una rama dentro de la inteligencia artificial que utiliza algoritmos capaces de analizar datos, aprender de ellos y realizar diferentes tareas.
Podemos hacer dos grandes agrupaciones dentro del machine learning: el aprendizaje supervisado y el no supervisado.
El aprendizaje supervisado
En el siguiente gráfico podemos observar a grandes rasgos cómo funciona el aprendizaje supervisado, donde se tiene un conjunto de datos etiquetados para entrenar al algoritmo, y lo que buscamos es que dicho algoritmo evalúe un patrón desconocido, y decida la clase a la que pertenece.
Por ejemplo, si queremos clasificar a qué temporada de moda pertenece una prenda, lo que necesitamos es tener un conjunto de prendas con sus características y etiquetadas de acuerdo a la temporada a la que pertenecen: temporada primavera/verano o temporada otoño/invierno. Dichas características pueden ser: color, material, textura, diseño, marca, tipo de planchado, entre otros.
Con esta información, podemos entrenar al algoritmo de aprendizaje supervisado para que sea capaz de decidir a qué temporada pertenece una prenda sin haberla conocido antes. En el siguiente diagrama se puede observar el proceso anterior resumido en bloques.
El aprendizaje no supervisado
En el caso de los algoritmos no supervisados, su tarea es encontrar relaciones entre patrones que no se encuentran previamente etiquetados. En el caso del ejemplo anterior, si la ropa no estuviera etiquetada por temporada de moda, el algoritmo tendría que etiquetar por sí mismo las prendas de la temporada otoño/invierno y diferenciarlas de la otra clase.
Cabe resaltar que muchos de los algoritmos que conforman este campo se crearon hace años, pero debido a la poca capacidad computacional y falta de datos no era posible su utilización.
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