Una de las cosas más llamativas de la (IA) inteligencia artificial, es la capacidad de aprendizaje de la tecnología. Cuando decimos aprendizaje, estamos siendo concretos en que las maquinas “aprenden” a predecir datos mediante patrones y que pueden crear sistemas para un sinfín de aplicaciones.
El Machine Learning tiene sus inicios en los años 50 por el inventor británico Alan Turing, que planteo la posibilidad de que se pudieran crear máquinas que pudieran prácticamente pensar por sí mismas. Con la misma idea se concluyó la posibilidad de crear redes neuronales artificiales que puedan transmitir información entre ellas, al igual que lo hace cualquier ser vivo.
Ha llegado a tal grado el desarrollo del Machine Learning qué científicos del MIT M. Minsky y D. Edmonds lograron crear un programa informático que prácticamente es capaz de salir de un laberinto por sí mismo.
Como lo habrás notado, la parte más importante Machine Learning, es que se puede programar mediante reglas de aprendizaje el conocimiento autónomo de la máquina mediante los algoritmos que le proporcionemos.
¿Qué es lo más importante del Machine Learning?
Este tipo de tecnología está presente en prácticamente todas las aplicaciones con las que contamos diariamente, como es el caso de Netflix, Spotify o Uber. También existe el sistema de respuestas rápidas de Gmail, Siri o Alexa.
Dicho de otro modo, el machine learning es un completo experto en el reconocimiento de patrones, el sistema de reconocimiento de patrones es capaz de convertir una muestra de datos en un programa informático.
¿En dónde más se ocupa el sistema de aprendizaje?
Podrás encontrar este sistema implementado en:
- Motores de búsqueda vía internet.
- Implementación a los sistemas de la robótica.
- Tratamientos médicos y detección de enfermedades crónicas, genéticas o degenerativas
- Detección de fraudes en el uso de tarjetas de crédito, como es el caso del fishing.
- Uno de los casos más emblemáticos es el sistema de IBM Deep Blue, logró derrotar al famoso campeón mundial de ajedrez, Garri Kasparov en el año 1997.
- Recomendaciones por medio de tu historial de compras en las diferentes plataformas online.
- Vehículos inteligentes que podrán ajustar tus preferencias sobre temperatura, música, inclinación de respaldos, posición del volante y muchas otras cosas.
- Detección de spam en redes sociales sobre noticias con contenido falso, que se bloquearan automáticamente.
- La ciberseguridad se ha actualizado de tal manera que se han potenciado los escáneres, acelerará la detección y de la misma forma reconocerá anomalías.
¿Qué tipos de algoritmos se utilizan en Machine Learning?
Existen 3 tipos de algoritmos: supervisado, no supervisado y por refuerzo, ahora te los explico más a detalle:
- Aprendizaje Supervisado: Los algoritmos usados aquí, normalmente cuentan con un aprendizaje previo basado en los sistemas de etiquetas relacionadas con ciertos datos que les permiten tomar decisiones o realizar predicciones. Es el caso de los detectores de spam en el e-mail.
- Aprendizaje por refuerzo: Este algoritmo aprenderá de la propia experiencia, lo que significa que tomará las mejores decisiones ante diferentes situaciones de acuerdo a un proceso de prueba y error para compensar las decisiones correctas.
- Aprendizaje no supervisado: Estos en especial no cuentan con aprendizaje o conocimiento previo. Normalmente, se utilizan en la aplicación del marketing debido a la enorme cantidad de datos porque se utilizan para crear redes sociales y campañas publicitarías.
¿Cuáles son las principales diferencias entre Machine Learning y Artificial Intelligence?
La inteligencia artificial o las IA es una tecnología que le permite a las máquinas emular o simular el comportamiento humano, por otro lado, el aprendizaje automático o machine learning, es un proceso que permite que una IA pueda aprender mecánicamente a través del procesamiento de datos.
¿Qué objetivo tiene la IA y el Machine Learning?
Inteligencia artificial
- Las IA tienen como objetivo en su mayoría crear un sistema informático inteligente que le permita a las personas resolver problemas complejos con diferentes aplicaciones en la vida real.
- Es un dispositivo de alta tecnología que aprende la conducta humana y que simula las rutinas con sistemas de software que aparentan ser la memoria, la lógica y la propia toma de decisiones.
- Las IA tienen la posibilidad de mover, manipular cosas, reconocer el lenguaje y resolver problemas.
- Se utilizan en parlantes o teléfonos inteligentes con sistemas de conexión bluetooth.
Machine Learning
- El Machine Learning, busca como objetivo que las máquinas aprendan datos de manera consecuente para poder obtener resultados precisos.
- Es una forma de “entrenar” a los algoritmos para que las IA puedan realizar esas tareas.
- La “capacitación” de algoritmos hará que se les “invada” de manera masiva con datos, los cambios en los datos, generará ajustes y se mejorará de forma automática los procesos internos.
- Machine Learning es un subconjunto de las IA que ayudan a los procesos de los algoritmos a optimizarse de manera constante.
Machine Learning en la vida diaria
Como lo habrás notado, Machine Learning busca que las IA mejoren sus algoritmos, por los cuales se toman decisiones y se realizan tareas por medio de rutinas de software en código.
El mejor ejemplo del uso de Machine Learning, lo podemos ver en cómo se ha mejorado de manera constante la visión de las computadoras para que puedan reconocer imágenes o texto.
Las IA, por otro lado, tienen una aplicación sustancial en el área industrial. Estos tienen la capacidad de implementarse y saber cuando; las máquinas necesitarán mantenimiento o servicio e incluso se pueden utilizar para optimizar los procesos de fabricación para obtener las mayores ganancias posibles.
Si te quieres poner del lado del consumidor, los algoritmos que se han vuelto cada vez más eficientes y novedosos, se han podido adaptar a toda la tecnología que utilizamos de forma cotidiana para que se adopten a las necesidades que tenemos.
La vida de todos nosotros, las acciones que tomamos e incluso la cantidad de personas con las que llegamos a interactuar se han vuelto un conjunto de datos que pueden introducirse a una aplicación para darnos más y mejores servicios e incluso recomendaciones sobre cosas como:
- Productos
- Servicios
- Artículos.
- Tecnología.
- Gadgets
- Computación.