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Machine learning, el aprendizaje de las máquinas

El aprendizaje automático es una inteligencia artificial que permite a máquinas y ordenadores analizar datos y conseguir nuevos conocimientos

Imagen: maitreyoda

El machine learning, o aprendizaje automático, está cada día más presente en las decisiones bancarias y empresariales. Desde la aparición de la inteligencia artificial, el progreso que traería el futuro se ha quedado más cerca de la ciencia ficción que de la realidad. En cambio, la nueva relación entre el big data y el machine learning ha empezado a cambiar esta percepción. En este artículo se explica qué es el aprendizaje automático, su papel en la publicidad y los ejemplos de inteligencia artificial con machine learning más populares.

¿Qué es el machine learning o aprendizaje de las máquinas?

El machine learning, o aprendizaje automático en español, es una inteligencia artificial que permite a los ordenadores adquirir técnicas con las que analizar datos y conseguir nuevos conocimientos. Cada día está más presente en las decisiones que se toman en altos niveles financieros y empresariales.

Puede que, en pocos años, haya máquinas u ordenadores con una inteligencia casi humana, aprendiendo de la experiencia y no por programación. La unión entre machine learning, el aprendizaje profundo y el big data está consiguiendo programas que cada vez se parecen más a lo visto en la ficción. Y plataformas como IBM Watson Developer Cloud, Amazon Machine Learning, Azure Machine Learning, TensorFlow o BigML ya trabajan en esta propuesta.

Big data: grandes bases de datos

El polémico big data, es decir, las grandes bases de datos, será clave para el desarrollo de la inteligencia artificial. Por medio de la estadística se logra encontrar la respuesta más probable en un sistema que, gracias a la supervisión humana, se va perfeccionando hasta obtener los resultados esperados.

En áreas como el sector bancario o las grandes empresas, que deben realizar análisis de cantidades ingentes de datos, el aprendizaje automático hace que estas aplicaciones se vayan programando de manera instantánea, analizando y ofreciendo resultados personalizados para cada usuario. Hoy día, todos los grandes bancos y entidades financieras están a la cabeza en la utilización de estas plataformas mostrando el camino a otros sectores productivos.

Imagen: plutor

Aprendizaje profundo: la respuesta está en el cerebro

Otro concepto relacionado que hay que conocer es el deep learning, o aprendizaje profundo, ya que se encuentra en la base del funcionamiento de estos programas. Esta serie de algoritmos trata de simular el funcionamiento del cerebro humano. Imita las redes neuronales de forma básica, de modo que se logra obtener conocimientos. El deep learning es solo un aspecto más del machine learning, pero cada vez está adquiriendo más relevancia.

Y es que detrás de todos estos conceptos sigue estando una motivación más simple: una mayor efectividad en la publicidad para conseguir más clientes, más productos o, en el caso de Google, Facebook y similares, poder vender la propia publicidad a un precio mucho más elevado. Es decir, que la máquina supere al mejor vendedor y domine cómo dirigirse a las personas en cada momento, sepa qué quieren y conozca cómo llegar a empatizar con las necesidades de sus clientes al instante.

Siri, AlphaGo y otros ejemplos

Siri, de Apple, es problable que sea la inteligencia artificial con machine learning más famosa del planeta. Por su parte, AlphaGo, el superprograma de Google, ha logrado derrotar al coreano Lee Se-Dol, el campeón del mundo del juego chino Go. La complicación del Go es tan elevada, con más posibilidades que átomos hay en el universo, que era normal pensar que una máquina nunca lo lograría.

En España también hay ejemplos. La empresa Ibenta tiene un software que permite responder dudas de forma "inteligente", basándose en la semántica. Al enseñar lo que significa cada palabra al ordenador, se logran mejores resultados que usando solo la estadística, como la fórmula de Google Translate, que no es especialmente buena al dar sentido a sus textos.

En definitiva, estamos viviendo un momento en el que los equipos informáticos ya no solo son fuentes de información inabarcables sino que, por sí mismos, son capaces de analizar, ordenar y adquirir conocimientos a través de ellos y de la experiencia del usuario con los mismos. El caso de AlphaGo demuestra que ni en los casos en los que se pensaba que la inteligencia humana no se podía reproducir es cierto. Las máquinas ahora aprenden y hacen todo lo posible por vender, y también por hacer a las personas la vida mucho más fácil, con grandes aplicaciones en sectores como la educación o, en especial, la sanidad.


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