Si te gusta estar al día de los avances y tendencias en tecnología, seguramente ya te hayas topado con alguna mención a la inteligencia artificial machine learning. El aprendizaje automático es una realidad que ya está en pleno funcionamiento. Y de la que irás escuchando y leyendo más al cabo del tiempo por la diversidad de aplicaciones prácticas que tiene. Si no sabes qué es machine learning y quieres conocer para qué sirve, te lo contamos con claridad y palabras sencillas.
Es un tema apasionante que va a necesitar personal preparado ya que en los próximos años su uso se va a generalizar en ámbitos muy diversos.
Qué es machine learning y cuál es su historia
Qué es machine learning o aprendizaje automático
El machine learning es una disciplina enmarcada dentro de la IA o inteligencia artificial. Alude a la capacidad que poseen las máquinas para aprender a partir de la obtención y análisis de datos. En realidad, la máquina recibe una cantidad de datos que analiza para crear un algoritmo. Este algoritmo es capaz de predecir comportamientos futuros con un impresionante porcentaje de acierto y un bajísimo nivel de error.
Además, cuando hablamos de qué es machine learning no hablamos de unos factores de aprendizaje limitado en el tiempo. Ni en la capacidad. La máquina puede y, de hecho, así lo hace, ir incorporando nueva información a su base de datos. Y sin que el ser humando intervenga en este proceso. Así del análisis detallado de los nuevos datos recabados va incrementando su aprendizaje. Y realizando nuevas predicciones certeras.
Cómo surgió el machine learning
Quizá te hayas preguntado recientemente por primera vez qué es machine learning. Pero no es un término nuevo. Sí lo es la capacidad actual de aprendizaje automático de las máquinas, gracias a que pueden recibir una cantidad masiva de datos y analizarlos con rapidez, fluidez y éxito para una predicción acertada.
Este comienza hace varias décadas, con el planteamiento, entonces un augurio o deseo más que una realidad, de que las máquinas pudieran aprender solas. Alan Turing, un matemático, ya planteó en 1950 la posibilidad de que las máquinas pudieran pensar en un futuro. Entonces parecía ciencia ficción. Hoy es una realidad.
La estadística y la informática ha dado forma a lo que hoy es la inteligencia artificial machine learning tal y como la entendemos en la actualidad.
Ejemplos reales de qué es machine learning
Las utilidades del aprendizaje automático son una realidad en campos diversos. De la medicina a la seguridad, pasando por el entretenimiento o la restauración, entre muchas otras. Ofrece una información que contribuye al crecimiento, expansión y éxito de muchos negocios. Y es de gran ayuda en distintos ámbitos científicos. Estos son solo algunos de ellos.
Recomendaciones de uso en plataformas digitales o de compra en e-commerce
Un buen ejemplo de qué es machine learning lo tienes muy cerca, y probablemente hayas hecho uso de él a menudo. Se trata de las recomendaciones de uso en plataformas digitales. Por ejemplo, en las recomendaciones de qué ver en Netflix. O de qué productos te pueden interesar en Amazon.
En ambos casos estas recomendaciones se basan en las páginas que has visitado antes en la plataforma. Por qué te has interesado, qué has visto o qué has comprado. Y qué productos o series y películas han interesado a las personas con un historial de visitas similar al tuyo.
Del análisis detallado de una cantidad ingente de datos surge esa recomendación.
Correo limpio de Gmail
¿Sabías que Gmail utiliza en machine learning para mejorar la seguridad y la satisfacción de su servicio? Principalmente lo hace detectando los correos sospechosos, indeseados o fraudulentos. Estos los envía automáticamente a SPAM, salvo que tú indiques expresamente que no lo haga en el caso de remitentes concretos.
Además, te ayuda a redactar tus correos con la función Smart Reply. Esta también se basa en el aprendizaje automático ya que tiene en cuenta cómo te sueles expresar en tus comunicaciones vía e-mail.
Predicción del movimiento de clientes en grandes espacios privados
Por ejemplo en parques de atracciones. De este modo puede tomar decisiones enfocadas a evitar colas en unas zonas, atracciones y espectáculos. Y favorecer la afluencia de aquellas vacías o con pocos usuarios. Algo que pueden hacer de distintos modos. Como anunciando por megafonía o en pantallas gigantes las atracciones menos solicitadas en ese momento. O modificando la señalización luminosa del parque para favorecer la afluencia a un espacio concreto.
Predicción del tráfico de vehículos
La base es similar a la anterior peros basándose en el tráfico rodado en una ciudad o vía concretas. Sabiendo qué es machine learning ya puedes comprender la toma ingente de datos del tráfico y su análisis para favorecer la circulación segura y fluida en momentos concretos.
Estos pueden referirse a días de la semana y horarios concretos. O según las condiciones climáticas existentes. E incluso en función de los actos o eventos importantes en la ciudad como partidos de fútbol o fiestas populares, entre otros.
Así se puede actuar sobre las frecuencias de los semáforos. O modificar las señales luminosas para recomendar circular por determinadas vías para llegar a puntos concretos.
Ya sabes qué es machine learning y puedes hacerte una día de la cantidad ingente de utilidades prácticas del aprendizaje automático. El reto actual de esta rama es contar con suficiente capital humano cualificado en ámbitos como el Big Data o la Inteligencia Artificial para poder seguir desarrollando estas acciones clave en ámbitos de empresa, ciencia y sociedad.