¿Qué es Machine Learning? Aquí la guía definitiva

Cuando se habla sobre temas de Big Data, ciencia de datos e Inteligencia Artificial se tiende a incluir el término Machine Learning. Pero, a qué se refiere, cómo funciona y porqué es tan importante.

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En esta guía le explicaremos todo lo que necesita saber sobre el tema.

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El término Machine Learning se refiere a una rama de la informática que involucra la creación de modelos y algoritmos. Su finalidad es que una máquina especializada aprenda por sí misma a realizar ciertas tareas.

Esto significa que, en lugar de que un humano programe cada tarea, la máquina recibe datos (por ejemplo, bases de datos relacionales). De esta manera, la máquina puede generar un aprendizaje automático.

Dicho aprendizaje se realiza a través del análisis, identificación y reconocimiento de patrones.

«El machine learning es una rama de la inteligencia artificial y la ciencia computacional. Ésta se enfoca en el uso de data y algoritmos, que puedan imitar la manera en que un humano aprende (con el objetivo de que poco a poco vaya mejorando su precisión). «

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Tipos de machine learning

Existen tres tipos principales de machine learning: Aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo.

Aprendizaje supervisado

El aprendizaje supervisado se utiliza cuando se dispone de un conjunto de datos etiquetados que se utilizan para entrenar al modelo.

Imagine que busca enseñar a una computadora a reconocer imágenes de perros. Al modelo se le proporciona un conjunto de imágenes etiquetadas como «perro» o «no perro». Luego procedería a «aprender» a distinguir entre estas dos categorías.

Aprendizaje no supervisado

El aprendizaje no supervisado se utiliza cuando no se dispone de datos etiquetados. En este caso, el modelo descubre por sí mismo patrones y relaciones en los datos.

Por ejemplo, se podría utilizar clustering para agrupar a cierto tipo de personas en grupos similares de acuerdo a sus intereses o demografía. (Más adelante hablaremos de lo que significa clustering).

Aprendizaje por refuerzo

El aprendizaje por refuerzo se utiliza cuando se proporciona una «recompensa» o «castigo» al modelo dependiendo de las acciones realizadas. Este tipo de aprendizaje se utiliza a menudo en sistemas de control de robots o en la toma de decisiones en situaciones de juegos.

¿Qué es un modelo de Machine Learning?

Los tipos de machine learning se pueden clasificar en «modelos». Existen diferentes tipos de modelos y su elección depende del tipo de:

• Tipo data disponible.
• Tipo de almacenamiento de datos.
• Tareas específicas que se requieren realizar.

Algunos de los modelos más comunes son:

• Modelos de regresión: se utiliza para predecir valores numéricos continuos, como el precio de un inmueble.
• Modelos de clasificación: se utiliza para predecir la pertenencia a una clase o categoría, como «perro» o «no perro» (Aprendizaje por refuerzo).
• Clustering: se utiliza para agrupar datos similares en grupos o «clusters» (Aprendizaje no supervisado).
• Redes neuronales: En este modelo entra el concepto de Deep Learning, una sub categoría del Machine Learning. A través del uso de redes neuronales profundas y datos, este modelo puede aprender y mejorar por si mismo (y sin la intervención de humana).

¿Cómo funciona?

Generalmente, el proceso de machine learning sigue 6 pasos importantes: Recopilación de datos, limpieza, selección del modelo, entrenamiento, evaluación y ajuste.

1. Recopilación de datos: Este primer paso consiste en recopilar y seleccionar los datos necesarios para que el modelo funcione correctamente.
2. Limpieza de datos: En este paso se elimina cualquier tipo de datos irrelevantes o incompletos. Una vez filtrado correctamente los datos, éstos se preparan para su procesamiento.
3. Selección de un modelo: Es necesario seleccionar qué tipo de modelo se utilizará.
4. Entrenamiento del modelo: Para que el modelo obtenga los resultados esperados es necesario «entrenarlo» previamente para ajustar sus parámetros.
5. Evaluación del modelo: Es necesario evaluar el rendimiento del modelo utilizando un conjunto de datos de prueba.
6. Ajuste del modelo: En caso de que el rendimiento del modelo no sea satisfactorio, es necesario realizar ajustes y volver a «entrenar».
7. Implementación el modelo: Una vez completada la capacitación y el ajuste, el modelo debe implementarse en un entorno de producción. En esta etapa, estará listo para hacer predicciones o decisiones basadas en nuevos datos.
8. Monitoreo y mantenimiento del modelo: El modelo requiere estar en constante monitoreo y mantenimiento, para garantizar su precisión (y realizar las actualizaciones o ajustes necesarios).

Dato interesante: Se puede entrenar un modelo mediante el análisis de un conjunto de datos etiquetados. Una vez que el modelo ha sido entrenado, se puede utilizar para hacer predicciones o clasificaciones en datos nuevos.

Pongamos de ejemplo una inmobiliaria. Se puede entrenar un modelo para que analice toda la información disponible sobre el precio de inmuebles en una zona en particular. De esta manera, los agentes inmobiliarios podrían predecir el valor futuro de cualquier tipo de casa.

¿Qué tipo de información se debe recolectar?

El Machine Learning puede recopilar cualquier cantidad de datos y tipo de información, tales como números, texto, imágenes, e incluso sonido. Esta información se utiliza principalmente para entrenar al modelo y permitirle aprender por sí mismo.

Machine learning y la ciencia de datos

Podemos definir a la ciencia de datos como el proceso para recopilar, limpiar, analizar y visualizar datos con la finalidad de extraer información útil.

Es por ello que el machine learning resulta ser una herramienta importante para la ciencia de datos. Los científicos de datos pueden entrenar modelos enfocados en analizar grandes cantidades de información y así generar data predictiva.

Machine learning y la inteligencia artificial

La inteligencia artificial (IA) comprende la capacidad de las máquinas para realizar tareas que normalmente necesitan de la supervisión de un humano. Por ejemplo, el razonamiento, el aprendizaje y la resolución de problemas.

El Machine Learning conforma una parte importante de la IA, ya que permite a las máquinas aprender y mejorar sus rendimientos sin intervención humana.

Machine learning y Big Data

El Big Data se caracteriza por su capacidad de analizar grandes volúmenes de información. Volúmenes que serían imposibles de procesar y almacenar por bases de datos tradicionales.

El machine learning juega un papel crucial en la tarea de analizar inmensas cantidades de datos. La sinergia entre Machine Learning y Big Data dan como resultado, el procesamiento de cualquier cantidad de datos de forma rápida y automatizada. De esta manera, las empresas pueden agilizar su toma de decisiones y generar estrategias con mayor precisión.

Uso de machine learning y big data para la toma de decisiones

Algunos ejemplos de lo que se puede lograr al utilizar Machine Learning dentro del Big Data:

• Análisis de datos precisos: Las empresas y organizaciones pueden analizar grandes cantidades de datos y extraer información valiosa que puede ser utilizada para tomar decisiones más informadas.
• Predicción de resultados: Se puede combinar el análisis de data histórica con distintas fuentes de data alternativa, para predecir resultados futuros. La información obtenida permite desarrollar estrategias basadas en dichas predicciones.
• Clasificación de datos: El Machine Learning permite clasificar grandes cantidades de datos en categorías o grupos, lo que facilita la detección de patrones y tendencias relevantes.
• Clustering: Se pueden agrupar grandes cantidades de datos en grupos similares, lo que permite un análisis más sencillo de la información.

¿Cómo se utiliza Machine Learning actualmente? (Con ejemplos)

Hoy en día, el Machine Learning cumple con una alta variedad de aplicaciones en todo tipo de industrias y mercados. Algunas de las aplicaciones más comunes incluyen:

• Reconocimiento de voz y lenguaje natural: Se puede desarrollar sistemas de voz y lenguaje natural capaces de comprender y responder a las peticiones de los usuarios. Por ejemplo búsquedas por voz en Google.
• Reconocimiento de imágenes: Por otra parte el reconocimiento de facial y de imágenes está teniendo una gran evolución gracias al machine learning.
• E-commerce: Al entender los hábitos, preferencias y patrones de consumo, las plataformas de comercio electrónico pueden recomendar productos más afines a sus hábitos de compra.
• Análisis de sentimiento: Mediante del análisis de contenido se puede determinar el sentimiento general hacia un producto o tema específico. En este caso, las redes sociales y otras fuentes de datos son muy necesarias.
• Optimización de rutas de tráfico: Las empresas logísticas están analizando los patrones de tráfico para encontrar las rutas más rápidas de reparto.
• Análisis de fraudes: A través de identificar patrones y actividades sospechosas se pueden prevenir fraudes en transacciones financieras.

Conclusión

En conclusión, el Machine Learning representa una poderosa herramienta dentro del Big Data, la inteligencia artificial y el análisis de datos. Mediante la elección y desarrollo del modelo indicado se pueden analizar inmensos volúmenes de datos, tomar de decisiones más precisas y desarrollar estrategias exitosas.

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