Machine Learning y Deep Learning

El futuro ya está aquí y va de la mano de la del Machine Learning. Ya estamos viendo coches que se conducen solos, auriculares que traducen instantáneamente lo que otra persona te dice o supermercados que te hacen sugerencias personalizadas. Todo esto es posible a esta disciplina.

Jeff Hawkings, en Sobre la inteligencia, comentaba que entendía la inteligencia como la capacidad de predecir el futuro. Por ejemplo, antes de levantar una bolsa, ya sabemos cuánto va a pesar. Esto es posible por la memoria, principal elemento que utiliza el Machine Learning.

¿Quieres saber más sobre el Machine Learning? ¡Sigue leyendo!

¿Qué es Machine Learning o aprendizaje automático?

El Machine Learning es un área dentro de la inteligencia artificial que consigue que los ordenadores identifiquen patrones en datos masivos. A través de algoritmos son capaces de elaborar predicciones y realizar tareas específicas de forma autónoma, sin que estén programados para ello.

¿Cuándo se utilizó por primera vez el término Machine Learning? Aunque parezca un año muy lejano, fue en 1959. ¿Qué ha pasado? Que ha sido en los últimos años donde ha ganado relevancia. Ha llegado un aumento de la computación y una creciente popularidad de los datos, lo que ha provocado este auge del aprendizaje automático.

Como hemos dicho anteriormente, el Machine Learning funciona gracias a una serie de algoritmos. Pues bien, esos algoritmos se pueden clasificar en tres categorías:

• Aprendizaje revisado: estos algoritmos ya han aprendido previamente con un sistema de etiquetas asociadas a los datos. Este aprendizaje precio permite que tome decisiones o haga predicciones. Por ejemplo, los distintos correos electrónicos envían un mensaje a spam o no en función de los patrones que ha aprendido.
• Aprendizaje no supervisado: estos algoritmos se enfrentan a un gran conjunto de datos sin ningún aprendizaje precio. Ellos tienen que ser capaces de encontrar patrones. Aquí podemos poner de ejemplo las redes sociales y la capacidad de algunas herramientas de crear campañas de publicidad segmentadas.
• Aprendizaje por refuerzo: aquí el algoritmo tiene que aprender de su propia experiencia. Toma una decisión ante una situación de acuerdo a un proceso de prueba y error. Un ejemplo, el reconocimiento facial.

¿Qué es el aprendizaje profundo?

Empezaremos definiendo el aprendizaje profundo, también llamado deep learning. En general, este tipo de aprendizaje se centra en mejorar el proceso de aprendizaje de las máquinas. Aquí, el científico de datos entrega los datos sin procesar a un algoritmo. Una vez que lo analiza y hace sus predicciones, se hace una verificación con otro grupo separado de datos y se analiza la relación.

Este aprendizaje es "profundo" por las diversas capas de redes neuronales que se acumulan. ¿Hay muchos niveles? Para que te hagas una idea, cada nivel de red procesa sus datos, informando de una salida al terminar. Dicha salida es el momento en el que se crea una nueva capa de datos.

¿Existe alguna diferencia entre aprendizaje automático y profundo? Claro, porque no todo aprendizaje automático es aprendizaje profundo. La principal diferencia es que en el aprendizaje automático es necesaria la intervención de un humano, mientras que el aprendizaje profundo no requiere de un preprocesamiento de los datos de entrada para producir un resultado.

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¿Para qué se usa el aprendizaje profundo y automático?

El aprendizaje profundo y automático tiene una gran popularidad en la actualidad, siendo uno de los protagonistas de la transformación digital que se está llevando a cabo en la actualidad. Por este motivo, ya se están viendo nuevas soluciones en diferentes. Qué mejor manera de saber para qué se usa el aprendizaje profundo y automático que con una serie de ejemplos:

• Recomendaciones: esto lo vemos a diario en aplicaciones como Spotify, que en función de tu historial de reproducciones, te recomienda unas u otras canciones. Aquí también te compara con otros usuarios con gustos parecidos.
• Vehículos inteligentes: el machine learning consigue que los coches sean capaces de ajustar la temperatura, la música o la inclinación del respaldo de forma automática. De igual, ya hemos visto volantes que se mueven solos si el conductor supera los límites de la carretera.
• Redes Sociales: estas empresas comenzaron a utilizar el aprendizaje profundo y automático para detectar noticias falsas o contenidos no permitidos.
• Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN): aquí, esta tecnología está consiguiendo que asistentes como Alexa o Siri sean capaces de traducir instantáneamente de un idioma u otro, incluso analizando los sentimientos del que habla.
• Medicina: los usos del Machine Learning en este ámbito lo hacen para, por ejemplo, detectar con mayor antelación el cáncer de mama. Sin duda alguna, en este campo, el aprendizaje profundo y automático nos va a regalar grandes avances que cambiarán la vida de muchas personas.
• Sector financiero: las entidades financieras también han introducido este aprendizaje profundo, y es que cada vez son más los casos de estafa. De esta manera, se crean tecnologías que identifican conductas fuera del patrón.

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¿De qué puedes trabajar si te especializas en machine y deep learning?

Los expertos en Machine Learning son más que necesarios en la actualidad. Se trata de un perfil profesional altamente demandando por la importancia que está adquiriendo esta disciplina. Si ya eres un profesional de la inteligencia artificial o te apasiona y quieres formarte, echa un vistazo antes a las salidas profesionales del aprendizaje automático y profundo:

• Business Translator ML: se trata de un profesional que sirve de enlace entre los científicos de datos y el desarrollo de negocio
• Data Scientist: este profesional necesita de unos conocimientos avanzados en lenguajes de programación, matemáticas aplicadas y gestión de bases de datos.
• Model Integrator: se encarga de ejecutar los trabajos de Machine Learning en la organización o empresa.
• Data Lawyer: como su nombre, gestiona que las distintas herramientas y tecnologías creadas respeten el marco regulatorio y ético.

¿Te gustaría seguir aprendiendo conceptos nuevos? Visita alguno de estos dos posts que te dejamos:

• Descubre todo sobre el creador de la inteligencia artificial
• Ventajas y desventajas de la inteligencia artificial

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