¿Qué es Machine Learning? Guía para empezar 2024

qué es el machine learning

Machine Learning: ¿Qué es?

Dentro del mundo de la Inteligencia Artificial existen unos algoritmos dentro de un grupo llamado Machine Learning. Pero… ¿Machine Learning qué es? En términos sencillos, el Machine Learning o Aprendizaje Automático es un método para dar a los ordenadores la capacidad de aprender sin ser programados explícitamente. La idea es que a partir de los datos los algoritmos hacen lo que tienen que hacer para encontrar patrones.

En castellano Machine learning es Aprendizaje Automático. Normalmente estos algoritmos se estudian en Másteres de Big Data o en la recién salida carrera de Ciencia de Datos donde se crean IAs.

La gran ventaja de los modelos de IA en industria es…

En la practica, el objetivo es diseñar procesos donde las IAs generadas van mejorando a lo largo del tiempo y aportan muchísimo valor. Ya no hace falta gente experta con 50 años de experiencia, donde con el tiempo comprenden el mercado. Simplemente, te preocupas de recoger datos.

Después, la IA descubre cómo debe predecir en base a millones de datos. Pongamos un ejemplo rápido, por ejemplo, saber si un cliente se va a fugar o no o qué producto recomendar. ¿Te suena lo que hace… Amazon?

Los algoritmos de aprendizaje automático son capaces de descubrir patrones ocultos en los datos que los humanos no son capaces de ver y aplicar recomendaciones o predicciones para procesos críticos donde, utilizando estos software o programas de manera automática predicen. Simplemente se sabe que funcionan cuando hay una cantidad ingente de datos.

Uno de los ejemplos de los algoritmos más aplicados es el caso de los algoritmos de Filtrado Colaborativo, donde son capaces de recomendar productos en base a los gustos de otros consumidores.

En la práctica, los Científicos de datos construimos estos modelos de Inteligencia Artificial para después predecir en nuevos casos, así, no necesitamos a nadie. La IA lo hace sóla. Aquí tienes un ejemplo directo de predicción de cancer:

ejemplo de predicción
Ejemplo de predicción de una IA que construimos en clase.

¿Cómo se programa una IA?

El aprendizaje automático está cada vez más presente en nuestras vidas y se utiliza en diversos campos, como las finanzas, la sanidad y el comercio electrónico. Sentir curiosidad por como se hacen es algo muy habitual. Más aún con los Booms de ChatGPT, Dall-E… etc.

La Inteligencia Artificial (IA) es uno de los temas más punteros del panorama tecnológico actual. En esencia, la IA es la capacidad de las máquinas para ejecutar tareas que normalmente realizan los humanos de una manera más eficiente o inteligente.

inteligencia artificial: ¿Qué es?
inteligencia artificial: ¿Qué es?

Para lograr estos efectos, se utilizan técnicas de aprendizaje automático (ML) y aprendizaje profundo (DL) que dotan a los ordenadores de la capacidad de aprender de conjuntos de datos y tomar decisiones basadas en ese conocimiento.

Es importante comprender los fundamentos de la programación de IA y conceptos como el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y la IA para mantenerse al día en un mundo digital en constante cambio. Saber cómo funcionan puede abrir nuevas oportunidades para incorporar la tecnología en diversos sectores de todas las industrias.

Si aún no conoces lo que es una IA pasa a leer el artículo 📰 que tienes al final. Seguro que te gusta…

Qué lenguaje de programación se usa para crear IAs

A medida que se desarrolla la tecnología de IA, más aún hoy donde se dice que estamos entrando en la Era de la Inteligencia Artificial, resulta cada vez más esencial conocer al menos un lenguaje de programación.

Es cierto que existen herramientas para desarrollar Modelos de ML en el mercado, sin embargo, si quieres trabajar de esto deberías buscar a crearlos desde 0 sin herramientas low-code.

Aunque hay docenas de lenguajes en el mercado, Python y C++ tienen una presencia bastante fuerte en la programación de IA. Por lo tanto, estar familiarizado con estos dos lenguajes es beneficioso para cualquiera que quiera desarrollar sus habilidades en inteligencia artificial.

Observa este estudio de mercado de IEEE, la mayor asociación del mundo de Ingeniería Informática. Si quieres ver el estudio 👉 aquí lo tienes.

python lenguaje más usado programación
Lenguajes de programación más usados en 2022.

Con la ayuda de instructores experimentados, es algo que las personas de cualquier nivel de conocimientos pueden adquirir potencialmente; mientras que los profesionales más experimentados pueden encontrar un mayor valor además de adaptarse al mercado. En cualquier caso, el conocimiento de la programación es fundamental para seguir siendo competitivo en la industria actual impulsada por la tecnología.

💡 Seas informático o no, quieras hacer IAs o no, será una gran cualidad saber programar frente al resto.

Empieza a programar para hacer IAs

Practicar la escritura de código para crear programas básicos de IA es fundamental para cualquier profesional que se adentre en el mundo de la tecnología y la Inteligencia Artificial. Dedicar tiempo y esfuerzo en perfeccionar nuestras habilidades de programación nos permitirá no solo desarrollar soluciones innovadoras y eficientes, sino también posicionarnos en un mercado laboral altamente competitivo y en constante crecimiento.

Big Data e Inteligencia Artificial
Big Data e Inteligencia Artificial: se llevan muy bien.

Al sumergirnos de lleno en el aprendizaje de distintos lenguajes de programación y sus aplicaciones, podremos descubrir la verdadera capacidad e impacto que la Inteligencia Artificial tiene en múltiples industrias y áreas del conocimiento. Además, esto nos dotará de las competencias necesarias para resolver problemas complejos.

Practicar y experimentar en proyectos personales o grupales es un paso esencial en el camino hacia la maestría en este apasionante campo 🤖

Empresas y Organismos utilizan Machine Learning (con ejemplos)

  • Amazon para recomendarte productos
  • Google para autogenerar la siguiente palabra más probable del texto desde GMail
  • Facebook o Tinder para recomendarte contenido
  • Banca para determinar hasta cuanto crédito te puede dar sin correr mucho riesgo de impago
  • Empresas proveedoras de electricidad como Iberdrola para predecir cuánta electricidad se va a demandar
  • Starbucks y grandes tiendas para tener un Stock de Seguridad avanzada

Tipos de Algoritmos en Machine Learning

En un vistazo general, debes saber que los algorimos de Machine Learning o Aprendizaje Automático pueden ser clasificados en varias categorías según su enfoque de Aprendizaje. En concreto, en Machine Learning o Aprendizaje Automático existen tres grupos de algoritmos:

  • Aprendizaje supervisado: Con estos algoritmos, se entrenan modelos con datos etiquetados para predecir resultados futuros.
  • Aprendizaje no supervisado: El aprendizaje no supervisado busca representar patrones latentes en los datos. Aquí, los algoritmos descubrirán relaciones, grupos y patrones entre ellas.
  • Aprendizaje por refuerzo: El Aprendizaje por refuerzo es una técnica que permite al sistema ajustarse a través del uso de recompensas y castigos para producir resultados deseados.
Clasificación de algoritmos en ML o Aprendizaje Automático.

Aprendizaje Supervisado (Supervised Learning) en ML

El aprendizaje supervisado es una técnica de Machine Learning en la que los datos etiquetados y preparados se usan para construir modelos predictivos. Los algoritmos de aprendizaje supervisado procesan los datos de entrada para predecir resultados futuros a partir del conocimiento previamente adquirido, es decir, a partir de miles de datos localizarán la manera de hacer la predicción.

algoritmos supervisados
Esquema de Algoritmos Supervisados en ML.

Como los datos ya existen y los tenemos preparados, los científicos y científicas de datos revisamos si el aprendizaje es válido y el modelo funciona bien. De ahí lo de supervisado 😉

Aprendizaje no supervisado (Unsupervised Learning) en ML

El aprendizaje no supervisado es una técnica de Machine Learning en la que los datos no etiquetados se usan para construir modelos. Los algoritmos de aprendizaje no supervisado procesan los datos de entrada para descubrir patrones ocultos y características ocultas.

Este tipo de técnicas se suelen utilizar cuando estamos interesados en producir conocimiento que se desconoce a priori desde datos sin etiquetar o sin una predicción clara, se trata de aumentar el conocimiento de los datos.

En el Aprendizaje No Supervisado desconocemos el resultado. Es un descubrimiento 🔍

algoritmos no supervisados en ml
Algoritmos no Supervisados: descubrimos.

Las principales aplicaciones de aprendizaje no supervisado son las siguientes:
Agrupación de datos por características que desconocemos que tienen en común
– Detección de anomalías que no encajan en ningún grupo
Etiquetado semisupervisado a partir de modelos ya entrenados de clasificación
En resumen, el objetivo principal es estudiar la estructura de los datos.

💡 Los algoritmos supervisados sólo valen cuando sabemos qué queremos predecir y tenemos el histórico de datos ordenados.

Aprendizaje por refuerzo

Por último, tenemos el enfoque de Aprendizaje por Refuerzo, del inglés Reinforcement Learning (RL). Este subcampo de la Inteligencia Artificial que se basa en tres elementos: agentes, acciones y entorno.

Los agentes del sistema (como robots, programas informáticos y animales) interactuarán con el entorno de la forma más eficaz proporcionando recompensas por completar tareas. Los algoritmos de RL ayudan a las máquinas a tomar decisiones por sí mismas basándose en el método de ensayo y error, un enfoque que se ha modelado a partir del proceso de selección natural, conocidos como algoritmos genéticos.

A base de repetir acciones, estos agentes recibirán recompensas o castigos. De esa manera, con millones de intentos, la IA descubrirá la mejor estrategia. Este tipo de algoritmo se utiliza cada vez más en vehículos autónomos, robótica, finanzas, juegos… Aquí tienes un caso chulo:

Ejemplo de IA utilizando algoritmo por refuerzo: Poli VS Ladrón. Canal: Two minute Papers.

Tabla resumen de Machine Learning y Algoritmos

* Puedes hacer scroll horizontal con el dedo para ver todos los datos de la tabla

Comparativa de Algoritmos en Machine Learning
APRENDIZAJE SUPERVISADO O SUPERVISED LEARNINGAPRENDIZAJE NO SUPERVISADO o UNSUPERVISED LEARNINGAPRENDIZAJE POR REFUERZO O REINFORCEMENT LEARNING
ResumenA partir de datos preparados buscamos predecir algo. Comunmente, conocido como Target 🎯A partir de los datos, sin haber sido preparados, descubriremos patrones y relaciones 🔍A partir del entorno y los agentes, estos realizan acciones donde son premiados 🤩 o castigados 😣
¿TENEMOS CLARO EL OBJETIVO?Si ✅ Tenemos un TARGET a predecirNo ❌ Localizamos relaciones, patrones, correlaciones… en base a los datosSi ✅ Buscamos hacer agentes inteligentes y eficientes
NOMBRES DE ALGORITMOSRegresión Lineal, SVM, Árboles de DecisiónPCA, Reglas de Asociación, K-MeansAlgoritmos Genéticos
EJEMPLOS DE USOPredicción de Fuga de Cliente 📉. Detectores de Personas 🧑Recomendaciones de productos. Pañales 👶 y cervezas 🍻 con las Reglas de Asociación. Investiga en Google… ¡Alucinarás!QT-Opt: Controlol de manos robóticas. Usa una estrategia de agarre para optimizar los resultados 🦾

Librerías y Frameworks para Machine Learning en Python

En el ámbito del desarrollo de software, es fundamental optimizar el tiempo y los recursos empleados en la creación de aplicaciones y sistemas. En este contexto, la utilización de marcos de trabajo (frameworks) y bibliotecas es de gran importancia ya que facilitan y agilizan la implementación de funcionalidades y servicios en el proyecto.

Estas herramientas brindan soluciones ya desarrolladas y probadas que pueden ser adaptadas según las necesidades específicas de cada caso, ahorrando tiempo y esfuerzo al evitar la creación de componentes desde cero.

¿Qué hace un Data Scientist o Científico de Datos?
Data Scientist: El rol que construye IAs en Big Data

Además, al contar con soporte técnico y actualizaciones constantes, los frameworks y bibliotecas permiten una mayor eficiencia, seguridad y escalabilidad, favoreciendo la calidad y el éxito en la entrega de los proyectos. Está claro entonces que la adecuada inclusión de estos elementos se presenta como un recurso valioso y estratégico para los profesionales en el campo del desarrollo de software.

3 Ejemplos de librerías para hacer Machine Learning

Las bibliotecas de aprendizaje automático han revolucionado el mundo de la inteligencia artificial, simplificando y acelerando el proceso de desarrollo de aplicaciones y algoritmos. Entre las principales herramientas para esta tarea se encuentran TensorFlow, Scikit-learn y PyTorch, que han demostrado su valía a lo largo del tiempo. Si quieres ser un Data Scientist, deberás dominar estas herramientas.

Tensorflow: Librería de Google

TensorFlow, es una potente biblioteca de software de código abierto creada por Google para el cálculo masivo y procesamiento de Redes Neuronales. Esto la convierte en una plataforma ideal para construir arquitecturas complejas de aprendizaje automático con las redes neuronales profundas y por tanto, puede utilizarse para desarrollar modelos inteligentes.

Logo de Tensorflow.

Con soporte de entrenamiento distribuido y mucho más, los desarrolladores pueden crear modelos sofisticados de forma eficiente y sencilla. A través de esta plataforma, los equipos se enfrentan a nuevos retos en casos de uso de la industria como el procesamiento del lenguaje natural, la clasificación de imágenes y el diagnóstico médico. Con su enorme potencial, Tensorflow es y será sin duda un actor importante en el mundo del mañana impulsado por la IA.

Scikit-Learn: Lo verás en todos los bootcamp o Máster centrados en Data

Scikit learn es una potente y popular herramienta de ciencia de datos que permite resolver complejos problemas de datos sin tener que escribir los algoritmos desde cero. Es un módulo de la biblioteca python que contiene funciones y utilidades para tareas de aprendizaje automático y minería de datos.

Una de las mejores características de scikit learn es su compatibilidad con otras bibliotecas para hacer análisis de datos en Python, lo que lo hace altamente eficiente.

scikit learn ml python logo

Además, cuenta con API bien definidas que facilitan y hacen más eficiente para aprender a modelar. En resumen, scikit learn es una herramienta esencial para todos los aspirantes a científicos de datos que quieran trabajar con conjuntos de datos de la vida real de forma eficiente y rápida.

pyTorch: Librería de Facebook para Redes Neuronales

Finalmente, PyTorch, creado por Facebook, es una librería dinámica, altamente flexible y fácil de depurar, lo que facilita considerablemente el desarrollo de modelos de aprendizaje profundo.

pytorch logo ml

Estas tres potentes herramientas son imprescindibles para cualquier profesional que busque sumergirse en el fascinante mundo del aprendizaje automático.

Últimas consideraciones

Por último, te dejo algunas lecturas relacionadas. Estoy convencido de que te ayudarán a entender mejor el mundo de la Inteligencia Artificial y poder conectar los conceptos.

Preguntas más frecuentes

¿Qué es el Machine Learning y para qué sirve?

Es un conjunto de algoritmos muy utilizados hoy para crear IAs. Se dividen en algoritmos de Aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo.

¿Qué es el machine learning y ejemplos?

Es un conjunto de algoritmos que se usan para predecir en el mundo de las IAs. Ejemplos concretos: recomendar productos en Amazon, predecir si un cliente se fuga de una empresa o predecir el precio de venta de una casa.

¿Dónde se aplica el machine learning?

En sectores de todo tipo. Si tenemos datos y sale rentable, llegamos a predecir si una torre eólica va a dejar de funcionar.

¿Qué software se usa para machine learning?

Principalmente utilizamos Python. El mercado está pidiendo eso.

¿Qué es la metodología machine learning?

Hay una manera de programar IAs. A eso, se le conoce como paradigma. En Machine Learning hay unos pasos y una manera metódica de construirlas.

¿Por qué es importante el machine learning?

Porque la tendencia a automatizar procesos en las grandes empresas ha generado muchos datos. Datos preparados para que hoy los científicos de datos generemos IAs y eso le interesa mucho a las empresas.

¿Qué se necesita para hacer machine learning?

Conocer la programación, las Bases de Datos y algunas nociones de estadística con matemática. Después, hace falta saber buscarse la vida y sobretodo manejarse muy bien con el ordenador.

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