¿Qué es el Machine Learning? Entiéndelo de una vez por todas

7 de octubre de 2020

Cuando, hoy por hoy, hablamos de tecnología, parece imposible no toparse con algún término confuso, extraño o directamente imposible de comprender —¡y cuando entra en juego la inteligencia artificial aún más! — Uno de ellos es el cada vez más popular Machine Learning, pero ¿sabes de verdad qué es?

¿Es lo mismo que la inteligencia artificial? ¿Qué es exactamente, un programa, una disciplina, una herramienta? ¿Para qué sirve?

La democratización y el abaratamiento de la tecnología han tenido innumerables consecuencias para la humanidad. Entre otras, han provocado que se dispare la producción de información en el mundo. En 2020 somos cerca de 4.570 los usuarios activos en internet que cada día producimos información de forma consciente e inconsciente. Por eso, no es de extrañar que se estime que el 90% de los datos disponibles en el planeta hoy por hoy se hayan producido solamente en los últimos dos años.

¿Qué es el Machine Learning?

Es precisamente por esta ingente cantidad de información por la que nace el Machine Learning, una disciplina de la inteligencia artificial que se nutre de información para aprender patrones, relaciones y circunstancias. Porque, sí, aunque habitualmente nos refiramos a la inteligencia artificial como algo muy específico, es, en realidad, una enorme disciplina dentro de la que podríamos englobar, entre muchísimas otras, el Machine Learning.

Thomas Mitchell, un informático americano e investigador en inteligencia artificial especializado en Machine Learning, define esta disciplina como «el estudio de algoritmos que permiten a los programas informáticos mejorar automáticamente a través de la experiencia».

Para entender qué es un algoritmo, podemos definirlo como un conjunto de reglas o instrucciones que una persona programa para que un ordenador las procese y ejecute. Así, los algoritmos de Machine Learning aprenden por esta experiencia de una forma similar a como lo haría un humano. Por ejemplo, si mostramos a un algoritmo de Machine Learning un objeto, la máquina será capaz de reconocerlo en distintos contextos y escenarios que no haya visto previamente.

El Machine Learning y los datos

Pero el Machine Learning va mucho más allá. Imagina que tienes que resolver un problema complejo en el que entran en juego una serie de predicciones. Con la ayuda del Machine Learning, en lugar de escribir un código para resolverlo solamente tendrás que alimentar los datos de los que dispones a algoritmos genéricos. Con su ayuda, la máquina construirá la lógica según los datos y predecirá el output.

Y de ahí la importancia de los datos para el Machine Learning, ya que:

Utiliza los datos para detectar patrones.
Para mejorar automáticamente utiliza datos anteriores y, cuanta más información y de mayor calidad sea, mejor.
En este sentido es muy similar a la minería de datos, ya que puede ocuparse de grandes volúmenes de datos.

Los retos del Machine Learning

Sin embargo, el hecho de que sea una tecnología puntera también implica que, debido a que aún tiene un largo camino por evolucionar, tenga una serie de retos que muchas veces no es sencillo resolver:

Los datos. El primer paso para poner en marcha esta tecnología es recopilar los datos y entrenar al algoritmo, un proceso que puede ser largo y complicado. La clave del éxito del Machine Learning depende, en gran medida, de la calidad de los datos disponibles. Por ese motivo necesita datos nuevos y actualizados que sean capaces de proporcionar resultados y predicciones lo más precisos posible.
La transparencia. La falta de transparencia es otro de los principales retos a los que se enfrenta en muchas ocasiones el Machine Learning. Para determinados sectores, como pueden ser la banca o el sanitario, la posibilidad en sí misma de utilizar Machine Learning es un reto debido al carácter sensible de la información que se maneja.
Equipo experto. Desplegar una solución de Machine Learning requiere de un equipo muy concreto y altamente especializado. No es suficiente con científicos de datos, sino que se necesitan product managers con experiencia, ingenieros de datos, expertos operacionales para desarrollar los procesos y flujos de trabajo, personal para integrar los modelos de datos en las operaciones, etc.

Como puedes ver, el Machine Learning es una disciplina que hace que un ordenador “aprenda solo”, pero por detrás siempre tiene que haber personas. Este es el verdadero secreto para superar los retos que hoy plantea.

Pero ¿para qué sirve el Machine Learning?

Lo que mejor se le da a este tipo de algoritmos es, básicamente, tomar decisiones que requieran realizar tareas muy sencillas y repetitivas a gran escala.
Si necesitas ejemplos más concretos de lo que el Machine Learning ya está haciendo por ti, te contamos algunos:

Obtener fuentes y resúmenes sobre un tema concreto.
Detección de fraudes y spam.
Gestionar la logística en empresas de servicios de movilidad.
Modelos para predecir la rotación.

El Machine Learning se ha convertido en una disciplina imprescindible porque es capaz de resolver problemas reales de forma escalable. En los últimos diez años ha cambiado para siempre ciertos sectores, y es algo que va a seguir haciendo en el futuro a medida que ejecutivos y altos cargos de empresas e industrias sean capaces de ver y apostar por su enorme potencial.

¿Y tú, estás listo para descubrir cómo puede transformar el Machine Learning tu organización?