El machine learning o aprendizaje automático tiene una serie de características y capacidades que lo han empujado a convertirse en una de las aplicaciones de la IA que más se usan en estos momentos.

Esta disciplina se ha convertido en un elemento indispensable en el diseño de muchas aplicaciones que usamos día a día. Netflix, Spotify, Amazon, etc., emplean algoritmos de machine learning para crear sus recomendaciones. Recomendaciones generadas por la aplicación basándose en los datos de uso recopilados de los suscriptores a este tipo de servicios.

Por supuesto, todo esto no sería posible si no existiesen programadores especializados que sean capaces de crear este tipo de algoritmos. Un trabajo cada vez más demandado y que exige nuevos profesionales formados y cualificados con un máster o un curso de programación en Python con especialización en Machine Learning.

¿Qué es y cómo funciona el aprendizaje automático?

Podemos definir el aprendizaje automático como un subconjunto o una disciplina dentro de la Inteligencia Artificial. Las aplicaciones y programadas diseñados con machine learning son capaces de aprender y cambiar por sí mismos, sin necesidad de programación externa, a partir de datos. En machine learning no se programa explícitamente a las máquinas o ordenadores para que aprendan, sino que lo hacen ellas mismas a partir de un algoritmo que les permite crecer conforme recopilan nueva información.

Dentro de todas las investigaciones que se llevan a cabo en el campo de la Inteligencia Artificial, el aprendizaje automático es casi la única que ha conseguido un impacto en la vida real de empresas y personas. Antes poníamos algunos ejemplos de ellos, pero hay algunas aplicaciones más que también veremos más adelante.

Una de las características del aprendizaje automático es que tiene la capacidad de evolucionar usando distintas técnicas de programación.

Si bien el machine learning no es un concepto nuevo, la capacidad de aplicar cálculos complicados a Big Data de forma automática, rápida e iterativa, es un desarrollo mucho más reciente. Para lograrlo existen varios modelos de aprendizaje automático:

• Supervisado. En este caso el algoritmo se entrena con datos etiquetados y subconjuntos de datos que forman parte de un conglomerado de datos más grande.
• No supervisado. El aprendizaje automático no supervisado el algoritmo implementado puede trabajar con conjuntos de datos grandes y sin etiquetar, por lo que no necesita supervisión humana.
• Por refuerzo. Este modelo se inspira en la forma en la que aprendemos los seres humanos. Se emplea un algoritmo que es capaz de aprender a partir de las nuevas situaciones que se le plantean a base de ensayo y error.

¿Cuáles son las características del aprendizaje automático?

Las características en el aprendizaje automático son las variables independientes en cada uno de los modelos que se suelen emplear. Hacen referencia a lo que un programa debe aprender, es decir, el conjunto de características y parámetros que generan funciones o modelos apropiados para solucionar un problema concreto.

Las características que dan forma a estas variables pueden presentarse como datos sin procesar o como datos ya analizados y procesados. En muchas ocasiones para solventar un problema, basta con utilizar los datos tal cual llegan, pero en otras muchas es necesario procesarlos y codificarlos de distintas formas.

Los modelos de aprendizaje automático buscan representaciones y características adecuadas para los datos de entrada.

Los algoritmos y las soluciones que se logran gracias al uso del aprendizaje automático son tremendamente versátiles. Algunas de las aplicaciones del machine learning ya las hemos mencionado, pero existen otras, como, por ejemplo, chatbots programados con algoritmos de procesamiento del lenguaje natural que se emplean en webs para una primera atención al cliente.

¿Cómo se aplican las características del aprendizaje automático?

Para poder entender bien el potencial que tiene el aprendizaje automático es importante que, además de sus características fundamentales, veamos algunos de los ejemplos y aplicaciones prácticas que tiene.

Visualización de datos automatizada

Tanto las empresas como las personas generan grandes cantidades de datos todos los días. Estos datos ayudan a que las empresas puedan tomar mejores decisiones a nivel comercial.

Además, el aprendizaje automático proporciona las herramientas adecuadas para que estos datos se puedan tratar para generar nuevas aplicaciones de interés para los clientes y consumidores.

Esta visualización automatizada de los datos facilita que las compañías generen nuevas maneras de mejorar su productividad, procesos internos y sus relaciones comerciales.

Automatización

Una de las características clave del aprendizaje automático es su capacidad para automatizar tareas repetitivas y, con ello, mejorar la productividad. Un ejemplo de ello, lo encontramos en la automatización del correo electrónico.

Internet de las cosas y aprendizaje automático

El IoT (Internet of Things) es uno de los elementos que ha facilitado el crecimiento del machine learning y del Big Data.

Las características intrínsecas del aprendizaje automático combinadas con los datos extraidos a través de IoT y analizados mediante técnicas de Big Data han conseguido buenos resultados para todas aquellas empresas que han sabido implementarlo en sus procesos comerciales.

Análisis preciso de los datos

El análisis de datos siempre ha sido algo necesario, pero, tradicionalmente, este se ha visto limitado y marcado por el método de prueba/error. Es imposible trabajar así cuando los conjuntos de datos que tenemos son muy grandes y heterogéneos.

Una de las características del aprendizaje automático es que facilita soluciones a este tipo de problemas. Y es que, ofrece alternativas eficientes para analizar grandes conjuntos de datos no estructurados.

¡Domina el aprendizaje automático con Python!

¿Te han convencido las características y capacidades del aprendizaje automático? ¿Te interesa abrirte camino como programador de algoritmos de machine learning? Para lograrlo vas a tener que formarte y especializarte en esta disciplina, concretamente, con Python, el lenguaje de programación más usado para ello en la actualidad.

En Tokio School contamos con un curso de programación en Python con especialización en Machine Learning. Domina el aprendizaje automático y conviértete en un auténtico crack de la programación y la inteligencia artificial.

¿Quieres saber más? ¡No te cortes y contacta con nosotros! Resolveremos todas las dudas que puedas tener antes de emprender este viaje a las profundidades del aprendizaje automático. ¡Te esperamos!