¿Qué es el Machine learning? Traducción al español

La traducción de este término al español es aprendizaje automático, también es traducido como aprendizaje de máquinas. Pero, ¿Qué es? Es una disciplina, que deriva de la inteligencia artificial. Su labor principal es crear sistemas que puedan aprender de manera automática. Identifica datos complejos en medio de mucha información. Es decir, una máquina, utilizando un algoritmo analiza los datos y de acuerdo a eso determina los comportamientos.

   Esto significa, que al pasar el tiempo el sistema mejora su eficacia sin previa intervención de un ser humano.  Vale la pena aprender más de esta tecnología, ¿No te parece?

Supongamos que tienes en tu computadora más de cinco mil películas de diferentes tópicos, pero deseas ver una comedia familiar. El sistema de Machine Learning, por medio de un algoritmo, puede determinar diversos tópicos de las películas, como cuales son románticas, de comedia o de terror. Después de esto, agruparlas para que puedas realizar la búsqueda de forma más rápida.

¿Cuáles son los tipos de Machine learning?

Antes de adentrarnos en las ventajas de Machine learning, te explicare algunos de los tipos existen del aprendizaje automático. Este se subdivide en tres tipos de aprendizaje:

Aprendizaje supervisado:


Supervised learning, son aquellos datos de información que son etiquetados por el humano previamente. Aplicando esto, el sistema deberá identificar y diferenciar por medio de la experiencia previa.

Los ejemplos más palpables, es el reconocimiento de voz o de escritura, como lo es, la de una firma.

Aprendizaje no supervisado:

Unsupervised Learning, este aprendizaje no necesita que los algoritmos tengan datos estructurados. Se proporciona una gran cantidad de información, donde se muestran las características de alguna cosa u objeto. El sistema organizará esta información e identificará el objeto o la cosa, e indicará qué es. Por ejemplo, si lo aplicas a saber el reconocimiento de emociones en diferentes rostros humanos.

    Esto también se llama, Deep learning o aprendizaje profundo, ya que la máquina aprende a clasificar con poca presencia del humano.

Aprendizaje por refuerzo:

Reinforcement learning, aprendizaje por refuerzo, expone que mediante el ensayo y error la máquina va comprendiendo cuales es la mejor decisión para obtener un resultado de calidad.  Esto se puede comparar a como se le enseña a un niño que cierto comportamiento es correcto, premiandolo. El niño empieza a eliminar conductas que no son premiadas. De igual manera hace la máquina, sólo conserva las acciones que la llevan al éxito.

Principales algoritmos de Machine learning

Como todo sistema, existen algoritmos que serán los más utilizados. Antes de explicarte cuáles son, te diré qué es un algoritmo. Es un grupo de instrucciones que suponen la solución a un problema. Ahora veremos los principales algoritmos de Machine learning:

 Algoritmos basados en ejemplos

Llamados algoritmos de instancias. En este caso, el aprendizaje tiene como base la memoria.  Es allí donde se elabora un modelo de aprendizaje por medio de una base de datos. Luego, se van agregando otros datos en función a la similitud que se tengan con los datos ya existentes.

 Algoritmos de árbol de decisión

Desde el punto de vista comercial un árbol de decisión, es una herramienta práctica que te permite visualizar a través de gráficos, los pros y los contras de cierta decisión. Sería como las series de preguntas que te harías antes de emprender un negocio y la evaluación de las probabilidades de si te ira bien o mal. Esto permitirá que tomes la decisión correcta.

Algoritmo de regresión

También llamados lineal, son los encargados de predecir valores. Buscan evitar el error, por ello hace una interrelación entre diversas variables para que la misma sea la más apropiada. Por ejemplo, cuando se evalúa una construcción, se realiza una predicción del precio en base a las características que este presenta.

 Algoritmos Bayesianos

Tal como lo dice su nombre, estos hacen uso del teorema de Bayes de la probabilidad. Su objetivo principal es el de resolver problemas. Clasifican en base a la probabilidad.

Algoritmos de agrupación

Su trabajo, es agrupar información de datos, que no tienen características propias. De tal forma, que su tarea es realizar diferencias entre los datos. Y después dar conocer las características, que sean las más comunes.

 Algoritmos de aprendizaje profundo

Son capaces de poder reconocer rostros de humanos, animales y algunos objetos que estén dentro de una imagen. Se valen de la capacidad de las máquinas de almacenar información usando las redes de neuronas que se conectan, gracias a las diferentes capas que tienen.

Algoritmos de reducción de dimensión

El algoritmo simplifica o reduce una gran cantidad de datos, los cuales son muy complejos, es decir, los comprime. Es por ello, utiliza los algoritmos que no son supervisados.