¿Qué es el Machine Learning y por qué está en todas partes?

 Introducción

¿Has notado cómo Netflix recomienda series que te encantan o cómo tu móvil identifica rostros en las fotos? Detrás de estas funciones hay una tecnología que ha revolucionado el mundo digital: el Machine Learning, o aprendizaje automático.

Pero… ¿Qué es exactamente y cómo funciona? ¡Te lo explicamos!

¿Qué es el Machine Learning?

El Machine Learning es una rama de la inteligencia artificial

 (IA) que permite que las máquinas aprendan por sí solas a partir de datos, sin necesidad de estar programadas con instrucciones específicas para cada tarea.

Imagina que en lugar de decirle a un ordenador “esto es un gato”, le muestras miles de imágenes de gatos y no gatos, y él mismo aprende a reconocerlos. Así funciona este sistema: a través de la experiencia.

Tipos de aprendizaje automático

Se estructura en torno a cuatro modelos principales: aprendizaje supervisado, no supervisado, semisupervisado y por refuerzo. 

La elección del modelo más adecuado depende del tipo y volumen de los datos disponibles, así como del objetivo específico del proyecto. Cada modelo se diferencia por su grado de independencia, precisión y rendimiento, ofreciendo soluciones adaptadas a las distintas necesidades de las organizaciones.

Aprendizaje supervisado

La máquina aprende con la ayuda de un humano que proporciona etiquetas a los datos. Por ejemplo: fotos de animales donde se indica si es un gato o un perro. El sistema se corrige cuando comete errores, hasta alcanzar alta precisión. Usos comunes: detección de spam, análisis de anuncios, reconocimiento de voz o imágenes.

Aprendizaje no supervisado

El modelo analiza datos sin etiquetas y trata de encontrar patrones por sí solo. Es útil, por ejemplo, para segmentar clientes por comportamiento,  agrupar, organizar y detectar anomalías. Aplicaciones: sistemas de recomendación, análisis de conducta, detección de fraudes.

Aprendizaje por refuerzo

El sistema aprende mediante prueba y error, mejorando su rendimiento al recibir recompensas por buenas decisiones. No se basa en datos ni etiquetas fijas. Aplicaciones: Es la base de la IA en videojuegos o robótica, simulaciones industriales, gestión de recursos.

Aprendizaje Semi Supervisado

Combina datos etiquetados y no etiquetados. Aprovecha ambos tipos de información. Ideal para conjuntos de datos muy grandes y poco etiquetados, pero donde se necesita control humano. Usos: investigaciones médicas, análisis del habla, detección avanzada de fraudes.

💬Lirola Bernes Ana 

Machine learning: el futuro de la inteligencia | Definición, tipos y ejemplos | SAP. (n.d.). SAP. https://www.sap.com/latinamerica/products/artificial-intelligence/what-is-machine-learning.html

Communications. (2024, July 16). “Machine learning”: ¿qué es y cómo funciona el maestro en reconocer patrones? BBVA NOTICIAS. https://www.bbva.com/es/innovacion/machine-learning-que-es-y-como-funciona/

Corporativa, I. (n.d.). Descubre los principales beneficios del Machine Learning. Iberdrola. https://www.iberdrola.com/innovacion/machine-learning-aprendizaje-automatico