Machine learning: ¿qué es, cómo funciona y para qué sirve?

El machine learning o aprendizaje automático es una de las tecnologías en tendencia en el mundo empresarial. Esta forma de inteligencia artificial aporta grandes beneficios a los negocios. Sus capacidades analíticas suponen una fuente de conocimiento de gran potencial, automático y autónomo. Pero, ¿qué es el machine learning, cómo funciona y para qué sirve? 

Que el machine learning es una de las tecnologías que más inversiones genera no es ninguna sorpresa. Que su potencial es aún incalculable, tampoco.

De hecho, estudios recientes indican que el machine learning está dentro de las categorías profesionales más buscadas y una reciente investigación de Algorithmia señala que las organizaciones han incrementado radicalmente los recursos que destinan al machine learning en 2021. 

Pero, ¿por qué? ¿Cuál es la magia del machine learning y por qué beneficia a las empresas? Empecemos por el principio.

El machine learning es una de las tecnologías clave que permite a las empresas transformar los datos en valor y consolidar una cultura data-driven en la organización. Para que esto suceda, es necesario que las compañías desarrollen una estrategia de datos que les permita explotar el potencial de sus datos. 

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¿Qué es machine learning?

El machine learning o aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que, a partir de algoritmos matemáticos, logra que las máquinas puedan aprender de una forma similar a la que lo hacemos los humanos y de realizar análisis sin que hayan sido explícitamente programadas para ello.

La finalidad del machine learning es que las máquinas tengan capacidad analítica para resolver problemas por si solas a través de la identificación, la clasificación o la predicción. 

A pesar de que son tecnologías muy similares, es importante no confundir el machine learning o aprendizaje automático con el deep learning o aprendizaje profundo que, de hecho, es una variante del machine learning. Si quieres aprender la diferencia entre machine learning y deep learning, puedes leer el artículo '¿Cuál es la diferencia entre el machine learning y el deep learning?'.

¿Cómo funciona el machine learning?

La primera vez que oyes a hablar de machine learning puedes tener la sensación oír hablar de ciencia ficción. Que las máquinas aprendan solas puede, sin duda, parecer cosa del futuro; pero, en este caso, el futuro ya está aquí.

El machine learning funciona mediante algoritmos matemáticos complejos que tienen la capacidad de identificar patrones en conjuntos de datos. Gracias a la identificación de patrones, los algoritmos de machine learning son capaces de sacar conclusiones a partir de nuevos datos para los que no han sido preparados, aplicando patrones similares a los previamente identificados.

Mediante este poderoso reconocimiento de patrones, los algoritmos de machine learning son aplicados a un sinfín de sistemas para la realización de análisis predictivos o la generación de respuestas inteligentes y automáticas. 

En realidad, el machine learning tiene más que ver con las matemáticas, la estadística y el etiquetado masivo que con la ciencia ficción. El reconocimiento de patrones que realizan los algoritmos de machine learning no dejan de ser algo similar a lo que hacen las formulas estadísticas. Todo se reduce al análisis de enormes cantidades de datos y a la aplicación de la probabilidad para calcular cuál es el resultado más factible a una determinada problemática.

¿Para qué sirve el machine learning?

El machine learning tiene incontables aplicaciones. A pesar de parecer una tecnología del futuro, ya forma parte de nuestro presente y podemos encontrar numerosos ejemplos de machine learning en nuestra vida diaria.

Las aplicaciones de streaming de vídeo o musica como Netflix o Spotify usan algoritmos de machine learning para las recomendaciones personalizadas. Los asistentes virtuales capaces de responder a preguntas realizadas por humanos como Alexa o Siri, probablemente son el ejemplo más claro de machine learning. Sin embargo, esta tecnología también es empleada para la optimización de los resultados de motores de búsqueda como Google, para el funcionamiento de robots o vehículos autónomos, para la prevención de enfermedades o para la creación de antivirus que detectan softwares maliciosos.

Machine learning en las empresas

En el mundo empresarial el machine learning se ha convertido en una tecnología crucial, principalmente por sus capacidades predictivas. 

El análisis predictivo es una competencia de gran valor para un negocio, ya que, entre otras cosas, permite a las organizaciones adelantarse a las tendencias del mercado, realizar predicciones a partir de los datos, reducir riesgos, solventar problemáticas antes de que ocurran y tomar mejores decisiones. 

Además del análisis predictivo, los algoritmos de machine learning son habitualmente usados por las empresas para reducir la cantidad de errores en los sistemas operativos y de gestión, para reforzar la seguridad de datos, incrementar las capacidades analíticas de las herramientas de análisis de datos o para la automatización de procesos.

• Descubre cómo implementar un proyecto de machine learning en esta publicación: 'Cómo afrontar un proyecto de machine learning'. 

Tipos de machine learning

A medida que la inteligencia artificial ha ido evolucionando y el machine learning ha proliferado, han ido surgiendo diferentes vertientes de esta tecnología, así como distintos tipos de algoritmos de machine learning. 

El machine learning se distribuye en dos grandes modelos: machine learning supervisado y machine learning no supervisado.

• Descubre la diferencia entre machine learning supervisado y no supervisado en: 'Diferencias entre machine learning supervisado y no supervisado'.

Asimismo, hay quienes consideran que el aprendizaje profundo o deep learning es un tipo de machine learning. Sin embargo, el deep learning ha avanzado tanto que ya hay quienes lo consideran un campo de estudio independiente.

Por otro lado, la naturaleza de los proyectos de machine learning pueden variar según el modo de aplicación o uso de los algoritmos que, mediante las programaciones y codificaciones necesarias, pueden ser a prácticamente cualquier proceso u operación.

A pesar de que el hype alrededor del machine learning va in crescendo, las organizaciones deben entender que el potencial de esta tecnología está directamente vinculado a la calidad y funcionamiento de los algoritmos programados. 

Gran parte de lo que hace el machine learning es, en realidad, un análisis estadístico de datos y, como en toda estadística, los resultados del análisis dependen de la lógica del propio análisis y, en este caso, del trabajo de los programadores y developers, así como de la lógica de negocio implementada en el proyecto de machine learning. 

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