Machine Learning: qué es y por qué está cambiando el mundo

09/04/2021 | Santander Universidades

En el año 400 a. C., Arquitas de Tarento, un filósofo, matemático y astrónomo griego, inventó una paloma de madera capaz de volar por sí misma utilizando vapor de agua. Este fue considerado como el primer robot de la historia. Desde entonces, incluso desde mucho antes, el ser humano no ha dejado de inventar máquinas cada vez más complejas con el objetivo de imitar la complejidad del cerebro y la inteligencia humana, con el objetivo de  hacernos la vida más fácil.

El machine learning o aprendizaje automático es lo último en tecnología de inteligencia artificial, la cual está tratando de conseguir que una máquina sea capaz de “pensar por sí misma”, gracias a la capacidad de aprender sobre todo aquello que se le indique con el objetivo de mejorar, cada vez más, su propia toma de decisiones. 

¿Te gustaría saber qué es el machine learning, conocer cómo funciona y cómo cambiará el mundo tal y como lo conocemos? En este artículo, aprenderás los aspectos básicos del apasionante mundo del machine learning y la inteligencia artificial (IA).

¿Qué son el machine learning y la inteligencia artificial (IA)?

El machine learning, también denominado como aprendizaje automático, es una rama de la inteligencia artificial que tiene como objetivo que un ordenador ejecute nuevas y mejores acciones para las que no ha sido programado inicialmente, analizando una gran cantidad de datos de los que extrae la información necesaria para “aprender” y predecir futuras situaciones. 

Se trata de una tecnología avanzada que lleva a su máxima expresión la inteligencia artificial, puesto que, en cierto modo, hace que un software pueda ejecutar tareas de una manera precisa sin necesidad de que un humano se lo indique, imitando así de una forma increíblemente cercana la inteligencia humana. 

El machine learning se centra  en el reconocimiento de patrones, el análisis de datos y la estadística, y es esta la base sobre la que se sustenta. Gracias a estas capacidades, las máquinas pueden convertir un conjunto amplio de cifras y datos “sin sentido” en conocimiento, que puede resultar muy útil tanto para tomar sus propias decisiones sin necesidad de intervención humana, como para que las personas puedan ampliar su campo de conocimiento y reducir los errores en la toma de decisiones.

¿Para qué sirve el machine learning?

El machine learning sirve para resolver problemas complejos de forma automatizada o semiautomatizada. Dichos problemas serían muy difíciles de resolver sin esta automatización, ya que llevaría demasiado tiempo analizar todos los datos necesarios para llegar a la solución más adecuada. Sin embargo, gracias al reconocimiento de patrones y al aprendizaje automático, podemos: 

 

    - Mejorar la toma de decisiones: las decisiones basadas en datos y en patrones suelen ser mucho más acertadas que las que se basan en intuiciones o datos analizados superficialmente. El machine learning transforma los datos en conocimientos que permiten tomar mejores decisiones. 

    - Disminuir los errores: el tiempo es un factor clave en el machine learning. Cuanto más tiempo pase una máquina analizando nuevos datos, más sólido será el sistema. Esto ayuda a las organizaciones a no cometer los mismos errores o evitar nuevos, gracias a la identificación de tendencias negativas. 

    - Mejorar el servicio al cliente: el machine learning permite mejorar la atención al cliente y ofrece productos y servicios personalizados de forma automática, algo similar a lo que ocurre con la publicidad en Internet. Esto se consigue analizando los datos conocidos de los clientes.

    - Ciberseguridad: la mayoría de malwares utilizan códigos y patrones similares, por lo que el machine learning es una herramienta realmente efectiva para prevenir ataques informáticos que se repiten gracias al aprendizaje automático. 

    - Automatización de procesos: uno de los grandes objetivos del machine learning es evitar que los humanos pierdan su valioso tiempo en tareas repetitivas. Las máquinas pueden ir aprendiendo a realizar tareas cada vez más complejas para ejecutarlas de forma precisa y rápida, igual (o incluso mejor) a como lo haría una persona. 

 

¿Cómo funciona el machine learning?

Detrás del machine learning se encuentran técnicas, algoritmos y redes neuronales que permiten a las máquinas obtener nuevos conocimientos sin necesidad de programarlas. El ser humano ha conseguido después de años de intentos que las máquinas “piensen” por sí solas, aunque por supuesto, el responsable de ello sigue siendo el ser humano, y sin su intervención inicial esto no sería posible. 

Los ingenieros informáticos utilizan lenguajes de programación de alto nivel como Python o R para construir programas de machine learning. Estos contienen las instrucciones necesarias no solo para analizar los datos de una base de datos de forma rápida, sino también para sacar conclusiones y “memorizar” lo aprendido para tenerlo en cuenta en futuros cálculos. 

Para que esto suceda, es necesario tratar los datos de tal manera que queden lo más claro posible, desechando los datos inservibles y quedándose solamente con los más interesantes. Existen tres grandes corrientes de machine learning en la actualidad: 

     

    - Reinforcement learning: en el aprendizaje por refuerzo una máquina aprende a base de prueba y error hasta alcanzar el mejor resultado para una determinada tarea. El sistema va probando soluciones hasta encontrar la mejor, y la aprende para acudir a ella la próxima vez que la necesite.

    - Supervised learning: también es posible que una máquina aprenda gracias al etiquetado de datos que se le proporciona. El aprendizaje supervisado sucede cuando a partir de un dato dado la máquina puede buscar otros similares a este, como por ejemplo sucede en las recomendaciones de Netflix o Spotify, para las que el machine learning aprende los gustos de los usuarios a partir de las películas o música que van reproduciendo. 

    - Unsupervised learning: el aprendizaje no supervisado se produce cuando las máquinas no reciben datos etiquetados y tienen que buscar patrones para agrupar conjuntos de datos similares. 

     

Un claro ejemplo de machine learning e inteligencia artificial es el tratamiento de datos durante la pandemia de la covid-19, en la cual el aprendizaje automático ha tenido un papel fundamental. Gracias al poder computacional actual y la gran cantidad de datos recogidos, la predicción de nuevas olas de contagios, el desarrollo de la vacuna o el análisis de cómo se comporta el virus ha sido un proceso mucho más rápido gracias a la inteligencia artificial.

El uso de tecnologías disruptivas como el Big Data, la Inteligencia Artificial, el aprendizaje automático o el profundo han permitido monitorizar constantemente la evolución del virus en las ciudades para ver cómo se comportaba a lo largo del tiempo. Gracias a este análisis automatizado y exhaustivo de los datos recogidos se ha llegado a conclusiones de una forma mucho más rápida, lo que ha permitido actuar de una forma más efectiva. Sin estas tecnologías, la situación pandémica se alargaría muchísimo más en el tiempo, causando unas consecuencias socioeconómicas mucho más graves.

 

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¿Cómo están cambiando el mundo la IA y el machine learning?

La inteligencia artificial y el machine learning están cambiando el mundo por varias razones: detección de fraudes, predicción de fallos o comportamientos, prediagnósticos basados en datos, reconocimiento de patrones, etc. Las situaciones en las que se puede aplicar machine learning son muy amplias y pueden traer numerosos beneficios.

Existen cientos de ejemplos en los que el machine learning, el deep learning (un aprendizaje profundo dividido por etapas que permite ahondar cada vez más en una temática concreta) y la inteligencia artificial están cambiando la forma en la que concebimos el mundo y cómo encontramos nuevas soluciones a los problemas. Los siguientes ejemplos dan visibilidad a la importancia que está tomando la IA en la sociedad actual: 

     

    - Coches autónomos sin conductor capaces de mejorar progresivamente su manejo gracias al análisis de los datos obtenidos.

    - Diagnósticos médicos basados en los síntomas del paciente, algo que se ha tornado muy evidente durante la pandemia de la covid-19.

    - Predicción del tráfico de las ciudades a partir del comportamiento previo de los vehículos. 

    - Asistentes del hogar como Alexa o el asistente de Google, capaces de reconocer tu voz y ayudarte de una forma más eficiente a medida que van conociendo tus gustos o rutinas.

    - Predicción de los movimientos del mercado financiero.

    - Chatbots capaces de atender las necesidades de los clientes, interpretando y resolviendo las dudas más frecuentes y derivando las más complejas a un agente humano. 

     

La inteligencia artificial y el machine learning son dos de las tecnologías que están cambiando el mundo en la actualidad, pero que, sin duda alguna, lo cambiarán todavía más en tan solo unos años.

Esta creciente tecnología necesita de profesionales con grandes conocimientos, pues la inteligencia y conocimientos humanos capaces de programar las máquinas del futuro es fundamental. ¿Estás interesado en reorientar tu carrera hacia el mundo de la inteligencia artificial y el machine learning con el objetivo de construir las soluciones del futuro? Las Becas Santander Tech | Reskilling in Data Analytics - Ubiqum Code Academy ofrecen la oportunidad de hacerlo. 

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En una segunda etapa, los 50 estudiantes con mejores resultados en la primera fase, podrán adquirir los conocimientos necesarios para reorientar su vida laboral hacia el machine learning y el data analytics en un bootcamp part-time de 6 meses de duración. En este podrás aprender de una manera meramente práctica y centrada en adquirir los conocimientos que necesitas para incorporarte al sector de del desarrollo de software. El el objetivo principal de este entrenamiento intensivo es que puedas comenzar una nueva vida laboral en un sector con muchísimo futuro. 

(En estos momentos la convocatoria de Becas Santander Tech | Reskilling in Data Analytics - Ubiqum Code Academy ha terminado, pero te animamos a que consultes el portal de Becas Santander para que encuentres la formación que mejor se adapte a ti y dar un impulso a tu carrera profesional. ¡Aprovecha la oportunidad!)