¿Sabes de dónde salen las recomendaciones de Netflix, Spotify, los motores de búsqueda o las respuestas inteligentes de Gmail ?

El Machine Learning es una rama de la Inteligencia Artificial que permite a las máquinas aprender a través de algoritmos.  El término se utilizó por primera vez en 1959 y ha ganado relevancia en los últimos años debido al boom del Big Data.

Este aprendizaje brinda a los ordenadores la capacidad de identificar patrones en grandes cantidades de datos y elaborar predicciones para realizar tareas específicas de forma autónoma (análisis predictivo), es decir, sin necesidad de ser programados, tales como las recomendaciones de Netflix, Spotify, los motores de búsqueda, las respuestas inteligentes de Gmail, asistentes virtuales como Siri y Alexa, detección de fraudes y diagnósticos médicos.

Inteligencia Artificial y Machine Learning

La inteligencia artificial engloba al aprendizaje automático (Machine Learning) para la creación de dispositivos o algoritmos inteligentes que reemplacen o imiten las funciones cognitivas del ser humano; pensar, sentir, resolver problemas, tomar decisiones y aprender. 

Todo inició, en 1950, cuando Alan Turing publicó su famoso artículo “Computing Machinery and Intelligence”, donde cuestiona si las máquinas pueden pensar. Sin embargo, su mayor aporte a la Inteligencia Artificial fue el Test de Turing, en el cual se evalúa la habilidad de una máquina para simular un comportamiento humano, de forma que, al sostener una conversación se pueda determinar si su interlocutor es un humano o una máquina.

Así pues, el machine learning forma parte de la inteligencia artificial, ya que su desarrollo se basa en la teoría del aprendizaje computacional así como de otras ciencias como la ingeniería, computación, matemáticas, robótica y data science, principalmente.

Tipos de algoritmos de Machine Learning

Los algoritmos de Machine Learning se dividen en tres categorías, las dos primeras son las más comunes:

• Aprendizaje supervisado: Estos algoritmos cuentan con un aprendizaje previo basado en un sistema de etiquetas asociadas a datos que les permiten tomar decisiones o hacer predicciones, como el detector de spam que depende de los patrones que ha aprendido del histórico de correos (remitente, relación texto/imágenes, palabras clave en el asunto, etc.).
• Aprendizaje no supervisado: Estos algoritmos no cuentan con conocimiento previo, se enfrentan al caos de datos con el objetivo de encontrar patrones que permitan organizarlos de alguna manera, como la extracción de patrones de datos masivos provenientes de las redes sociales para crear campañas de publicidad segmentadas.
• Aprendizaje por refuerzo: El objetivo es que un algoritmo aprenda a partir de la propia experiencia para tomar la mejor decisión ante diferentes situaciones de acuerdo a un proceso de prueba y error en el que se recompensan las decisiones correctas, como en el reconocimiento facial, diagnósticos médicos o clasificación de secuencias de ADN.

¿Por qué es tan revolucionario el Machine Learning?

Sin duda, el Machine Learning es uno de los pilares fundamentales para transformación digital. Actualmente se utiliza para encontrar soluciones en diferentes campos, como:

• Detección de fraudes en transacciones bancarias.
• Hacer sugerencias personalizadas de compra en plataformas online o recomendar canciones. 
• Diseño de vehículos inteligentes de acuerdo a las preferencias del conductor (temperatura, música, inclinación del respaldo, etc.) e, incluso, capaces de reaccionar al entorno.
• Reducción de spam y detección de noticias falsas o contenidos no permitidos en redes sociales.
• Detección temprana y eficaz de enfermedades  como el cáncer de mama,  neumonía y enfermedades de la retina.
• En la ciberseguridad, potencia  el escaneado, la detección de malware y mejora la habilidad de reconocer anomalías a través de los nuevos antivirus.
• Determinación del mejor horario para llamar a un cliente o prospecto en el área de Contact Center.
• Selección de clientes potenciales basándose en comportamientos en las redes sociales, interacciones en la web…
• Traducción instantánea, reconocimiento de la voz del usuario e incluso analizar sus sentimientos por medio del Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) de asistentes virtuales como Alexa o Siri pueden.
• Optimización en los motores de búsqueda en función de su eficacia y los clics del usuario.
• Predicción de fallos en equipos tecnológicos y del tráfico urbano.
• Establecer el mejor momento para publicar publicaciones en redes sociales o enviar mails.

Fuentes: Xataca, Planeta ChatBot, BBVA, CleverData