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Aprendizaje de máquina: ¿qué aplicaciones tiene una de las formas de inteligencia artificial más avanzada?

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El aprendizaje de máquina o aprendizaje automático es una herramienta muy poderosa que permite a los sistemas de inteligencia artificial razonar de manera similar a los seres humanos, lo que ha permitido diseñar soluciones asombrosas. Si desea saber qué es y para qué sirve el machine learning aquí está la respuesta.

El aprendizaje de máquina es el secreto detrás de esa tecnología que parece magia o que hace pensar que los ordenadores son más que simples circuitos, de esa “inteligencia” artificial tan presente en los productos modernos. Dada su importancia, hoy veremos qué es el aprendizaje automático y machine learning en inteligencia artificial.

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¿Qué es machine learning?

Primero hay que definir qué es el machine learning. El aprendizaje de máquina (machine Learning) es una rama de las ciencias de la computación, específicamente dentro del ramo de la inteligencia artificial, que tiene como objetivo dotar a los algoritmos de cómputo de la capacidad de “aprender” de sus experiencias de trabajo.

Los equipos tecnológicos basados en esta tecnología suelen mejorar con el tiempo de uso, dependiendo de la cantidad (y calidad) de los datos que reciben.

Los sistemas de aprendizaje de máquina usualmente se aplican para entornos donde los cálculos son en extremo complejos, valiéndose de la estadística inferencial para suscitar hipótesis o crear predicciones acertadas sobre un fenómeno.

¿Cómo funciona?

Los algoritmos que poseen módulos de machine learning suelen tener tres componentes básicos:

  1. Medidor de experiencia.
  2. Medidor de tarea.
  3. Medidor de rendimiento.

Al momento de realizar una tarea, el algoritmo usa lo que conoce hasta ese momento para resolverla. Usualmente, son alimentados de manera previa con algunos datos de ejemplo.

El algoritmo compara el resultado obtenido con una variable de rendimiento (¿qué tan bien lo hice?). Este recordará qué tan bien se adaptó su método a la hora de resolver el mencionado trabajo y lo usará para aprender.

Se dice que el programa ha aprendido cuando, mediante el uso de experiencias, puede realizar tareas cada vez más precisas, obteniendo resultados útiles que se adapten mejor a la realidad.

Origen

El origen del aprendizaje de máquina está íntimamente ligado al desarrollo de la inteligencia artificial, la cual inicia en 1950 con los trabajos de Alan Turing.

Test de Turing

El “Test de Turing” establecía que, si un ordenador era capaz de hacerle creer a un humano que detrás de la pantalla había otro humano y no una máquina conectada a un algoritmo, entonces la máquina en cuestión podía ser catalogada como inteligente.

El mencionado test no resultó ser demasiado preciso para medir la inteligencia, pero si para sentar las bases de este campo de estudio.

El primer algoritmo de aprendizaje de máquina

En 1952 Arthur Samuel diseñó un programa capaz de jugar a las damas y aprender de sus partidas, mejorando con cada juego, siendo conocido como el primer software capaz de aprender.

Los años que siguieron al aprendizaje de máquina fueron duros, después de los llamados inviernos de la inteligencia artificial, categorizados por altas expectativas de inversión y pocos resultados.

El nacimiento del machine learning moderno

Las cosas cambiaron en la primera década de los años 2000, cuando Google lanzó sus primeros algoritmos de Machine Learning basados en análisis de big data.

Apoyados en una gran capacidad de procesamiento, los algoritmos con acceso a mayores volúmenes de información demostraron ser capaces de reconocer patrones cada vez más complejos y aprender de una forma eficiente.

Características

Hasta ahora se ha detallado la estructura general de esta tecnología, tratando de simplificar muchos aspectos, aunque hay que tener en cuenta que estos sistemas tienen distintos tipos, algoritmos, métodos de aprendizaje y niveles de complejidad, lo que los hace variar mucho en sus características.

Sin embargo, existen ciertos elementos frecuentes:

Automatización

Los sistemas de aprendizaje de máquina son esenciales para los procesos de toma de decisiones, en cuanto pueden procesar ingentes volúmenes de información de manera autónoma.

Esta característica les confiere una función clave dentro del área de la automatización de procesos.

Adaptabilidad

Los algoritmos de aprendizaje automatizado son capaces de adaptarse a nuevos patrones de comportamiento o de análisis de datos, sin necesidad de ser programados previamente de manera explícita.

Esta característica en particular los hace sumamente adaptables a muchas situaciones.

Quiere decir que si los datos presentan anomalías o las tendencias cambian con el tiempo, los sistemas de AI apoyados con módulos de ML no quedan discontinuados como la tecnología estándar.

Mejora de resultados con el tiempo

El aprendizaje es la capacidad para mejorar a través de los datos que se recolectan de la experiencia. Entonces, un sistema que aprende es, por definición, uno que puede mejorar sus resultados a medida que pasa el tiempo.

Poco a poco, estos sistemas logran dar soluciones matemáticas con machine learning a dilemas de cálculo muy complejos.

Supervisados y no supervisados

En lo que se refiere a tipos o técnicas de machine learning en IA podemos reconocer dos modelos: Los supervisados y los no supervisados.

En el aprendizaje supervisado con inteligencia artificial, el software recibe una serie de datos de entrada y unos de salida “esperados”. Con la información de entrenamiento debe desarrollar por su cuenta una función matemática capaz de predecir estos valores con el tiempo.

En lo que respecta a los no supervisados, los algoritmos reciben una serie de datos y deben encontrar por su cuenta una relación aparente o patrones entre ellos.

Funciones del aprendizaje de máquina

Entendiendo el significado de machine learning podemos describir sus principales funciones, tanto empresariales como científico-predictivos. Entre los principales se encuentran:

Resolución de problemas complejos

Un algoritmo de machine learning surge de la necesidad de analizar funciones matemáticas con comportamientos complejos, variables difíciles de cuantificar y volúmenes de datos masivos.

En este contexto, tienen como función principal resolver problemas de cálculo estadístico, facilitando a los operadores el análisis de datos para tomar decisiones acertadas.

Si un problema es fácil de resolver, usualmente se recomiendan otras alternativas.

Detección de patrones

Una de las áreas donde el aprendizaje de máquina es casi insuperable actualmente es en el reconocimiento de patrones. Pueden encontrar orden en el caos y ver tendencias que se ocultan dentro de los grandes números con relativa facilidad.

Gracia a ello han proliferado en mercados como el de la seguridad digital, toma de decisiones y más.

Predicción de fenómenos y eventos

El aprendizaje de máquina y su capacidad para el reconocimiento de patrones les ha permitido convertirse en una poderosa herramienta para predecir sucesos o proyectar tendencias específicas en el tiempo, aun cuando los datos de entrada varíen.

Gracias a ellos se puede detectar la demanda de un determinado producto, planificar mantenimientos, gestionar inventario, medir satisfacción de los clientes y ofrecer productos o contenidos hechos a la media según las preferencias del usuario.

En el entorno científico, pueden predecir ciertas condiciones atmosféricas, descifrar las formas 3D de las enzimas, testear soluciones médicas en entornos virtuales y más.

Mejora de desempeño de la inteligencia artificial

La inteligencia artificial (AI) ha existido antes de hablar siquiera sobre la definición de machine learning.

Es decir, las AI son todas aquellas máquinas que pueden imitar el razonamiento de los seres humanos. Para que este razonamiento sea aún mejor, se utilizan los módulos de inteligencia artificial como potenciador de dichas funciones.

Aplicaciones específicas del aprendizaje de IA

Puntualizando de manera más concreta las distintas formas en las que se puede emplear el aprendizaje de máquina para facilitar la vida de las personas, organizaciones y negocios, a continuación, se presentan algunas aplicaciones representativas:

Motores de búsqueda

Los motores de búsqueda modernos cuentan con módulos de procesamiento potentes, capaces de indexar millones de direcciones web a diario, con la intención de ayudar a los usuarios a encontrar lo que buscan en la red.

Para presentar el contenido más útil, los algoritmos usan aprendizaje de máquina, proponiendo listas de resultados y midiendo la satisfacción de los usuarios sobre la base de su comportamiento.

Los mecanismos que interfieren en el “cómo” el motor de búsqueda clasifica las direcciones web, también funciona con machine learning a gran escala.

Reconocimiento facial

Los algoritmos de reconocimiento facial e identificación de imagen funcionan gracias a aplicaciones avanzadas de estos conceptos.

La AI de Facebook, por ejemplo, es una de las mejores en cuanto a reconocimiento facial se refiere, pudiendo reconocer a personas dentro de las fotografías con una precisión casi humana y una base de datos de machine learning gigante en su repertorio.

Las grandes compañías dedicadas a la gestión de videos, utilizan este sistema para analizar clips en busca de determinados materiales o para etiquetar el contenido.

Control de seguridad

Las AI han sido una pieza clave en la lucha contra los ciberataques, estafas de crédito y robo de identidad en la red.

Gracias a su capacidad para entender el comportamiento típico de los usuarios, los algoritmos de machine learning pueden entrenar a las AI para reconocer transacciones financieras anormales, robos de tarjetas de crédito e intentos maliciosos de vulneración de seguridad digital.

Además, pueden usarse para el control de acceso en áreas delimitadas.

Conducción autónoma

Aunque el paradigma de diseño moderno ya no trata de “imitar” propiamente el comportamiento humano, sino descifrar las mecánicas que lo hacen funcionar para producir herramientas basadas en ese conocimiento, el resultado final termina siendo algo muy parecido.

Esto se puede apreciar en los vehículos de conducción autónoma.

Para mejorar en las tareas de conducción, muchos de estos autos con AI se conectan a un servidor común, donde comparten sus “experiencias” y gracias a ello reciben actualizaciones que les hace mejorar de manera significativa.

Ingeniería industrial inteligente

Dentro de los cuerpos industriales es común ver sistemas de gestión empresarial que utilizan AI con módulos de aprendizaje de máquina.

Los sistemas de machine learning en estadística de este tipo pueden identificar patrones de demanda de material y productos, controlar de manera parcial el nivel de trabajo de los equipos y planificar periodos de mantenimiento.

Ejemplos de aprendizaje de máquina

A continuación, algunos ejemplos representativos de esta tecnología en la actualidad:

Google

El gigante tecnológico Google utiliza learning machine en una gran cantidad soluciones de primer nivel.

Un ejemplo de esta aplicación lo encontramos en su algoritmo de reconocimiento de voz, una solución que implementó en su motor de búsqueda después de que se masificara el uso de los dispositivos móviles inteligentes.

El sistema no solo reconoce un patrón de voz, sino que detecta entonaciones que denotan pregunta, captan pausas entre palabras, separan la voz del usuario de ruido ambiental, transforma todo en cadenas de texto y aprende de la experiencia del usuario para mejorar las sugerencias.

Un sistema similar ayuda a su traductor a convertir textos de otros idiomas mediante machine learning en español.

Spotify

Servicios de música bajo pedido del usuario como Spotify son exitosos gracias a los mecanismos de machine learning.

A medida que los usuarios van usando la plataforma, los sistemas de aprendizaje van descubriendo sus gustos y luego utilizan las experiencias adquiridas con otros usuarios, de preferencias similares, para producir recomendaciones muy precisas de nuevos contenidos, músicas, podcast, artistas y estrenos.

Una idea similar sucede en otras plataformas como Tik Tok, YouTube o los anuncios de Facebook.

Watson Imaging Clinical Review

El sistema Watson de IBM es un kit basado en AI y aprendizaje de máquina que tiene una gran cantidad de soluciones para el sector de salud.

Imaging Clinical Review, específicamente, es un sistema que se basa en detección de imagen y que puede aprender sobre los distintos diagnósticos de los pacientes, en base a ellos, puede proporcionar sugerencias y ayudar al personal de la salud a dar con mejores diagnósticos, además de facilitar el seguimiento del tratamiento.

Como se verá, los algoritmos de aprendizaje automático o machine learning tienen una gran cantidad de aplicaciones posibles, así como métodos únicos que transcienden a la tecnología convencional para hacer fácil la vida de las personas. Lo mejor de este aprendizaje de máquina, es que se está volviendo cada vez más fácil de aplicar en los entornos diarios.

  • Monarch, R., & Munro, R. (2021). Human-in-the-Loop Machine Learning: Active Learning and Annotation for Human-centered AI. Manning.
  • Mueller, J. P., & Massaron, L. (2016). Machine Learning For Dummies. Wiley.
  • Watson Imaging Clinical Review – Overview. (n.d.). IBM.

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Cedeño, Carlos. (2022, 20 octubre). Aprendizaje de máquina: ¿qué aplicaciones tiene una de las formas de inteligencia artificial más avanzada?. Cinco Noticias https://www.cinconoticias.com/aprendizaje-de-maquina/

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Carlos Cedeño
Carlos Cedeño
Licenciado en Ingeniería de Sistemas por la Universidad de Oriente (UDO), en Cumaná, Venezuela. Especialista en marketing y SEO.
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