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Machine Learning: Aprendiendo a ser mejores

Las máquinas están aprendiendo a emular procesos humanos o incluso a superarlos. ¿Cuál es el siguiente paso de la digitalización al respecto?

ÍNDICE

Qué es el machine learning

El machine learning consiste en el desarrollo de inteligencia artificial para procesos por parte de las máquinas utilizando el aprendizaje automático. En el ciclo de aprendizaje las máquinas necesitan de un volcado de datos previo por parte de los humanos.

Esta tecnología está mejorando la digitalización de empresas, una necesidad cada vez más urgente entre las empresas que tratan de ajustarse a la tendencia de los mercados.

Mediante esta interacción inicial la máquina logra aprender el funcionamiento de datos y a establecer posibles resultados por lo que los procesos se vuelven más sencillos. Esto aumenta la eficiencia de las máquinas, el mejor tratamiento de datos y poder de decisión, así como abrir el eterno debate de la IA de una máquina vs la mente humana.

Deep learning vs machine learning

Definamos primero que es el deep learning. Es un giro más en el aprendizaje automático, mientras el machine learning consiste en tratar de que las máquinas funcionen aprendiendo de forma automática a partir de unas premisas iniciales, el deep learning se define con una palabra: independiente.

El deep learning es un sistema que busca que el aprendizaje automático sea autónomo pero sin intervención humana. Se trata que el sistema funcione como lo haría el sistema nervioso humano, reaccionando a estímulos externos, que vengan a partir de la detección de ciertas características en los volúmenes de datos.

Viéndolo de forma práctica:

Si hubiera que programar un sistema, machine learning consistiría en el aprendizaje de las máquinas a partir de los datos aportados inicialmente por humanos. El deep learning va un paso más allá donde las máquinas aprendan de forma independiente, detectando diferencias de comportamiento y patrones para tomar decisiones “razonadas” (ahí está el debate) a partir de la recogida de datos. Ordenadores cada vez más potentes provocan mejores conclusiones computacionales y por tanto mayores avances en gestión de datos. La pregunta entonces es:

¿Pueden las máquinas llegar a conclusiones iguales o incluso mejores que las del cerebro humano?.

Para plantearnos esta pregunta debemos analizar como estamos enseñando a las máquinas y hasta donde llega su límite de aprendizaje.

  • Aprendizaje de refuerzo: ¿Qué sucede si a un niño se le da un caramelo cuando se porta bien y un castigo cuando se porta mal?. Es un sistema de refuerzo positivo, se premia la elección correcta para maximizar resultados. Con esta tendencia las máquinas funcionan igual, suma “puntos” positivos por cada decisión correcta por lo que la máquina aprende el camino eficiente en base a resultados positivos.
  • Aprendizaje supervisado: Este sistema se basa en un clasificador del dato recibido en una serie de varemos aportamos previamente. Esto hace que las variables y los resultados estén acotados previamente. Ej: pruebas académicas o médicas, notas y resultado médico detectable ya están contemplados en el software.
  • Aprendizaje no supervisado: A diferencia del anterior este sistema se basa en que a partir de unos varemos dados la máquina pueda llegar a resultados no predefinidos. Ej: Análisis de datos de compras para establecer perfiles de clientes. Los productos y sus características están definidos pero no el perfil final saliente con las confinaciones dadas.

Cómo programar: python machine learning

La programación en python ayuda al machine learning a la hora de tratar el dato. Consiste en bajar decisiones humanas al plano digital. Sino ¿Cómo una máquina podría entender nuestro procesos mentales?.

El progreso de las máquinas no solo pasa porque aprenden a procesar nuestros datos, nuestros procesos y tareas, sino que encuentren la forma de hacerlo mejor.

Actualmente puedes aprender a programar con python en azure machine learning, software Microsoft. La forma de trabajar avanza más y más a un plano digital y las grandes tecnológicas se suman a esto brindando herramientas de data que facilitan la vida de los programadores.

De vencer a un campeón a convertirse en uno

Adaptarse, conseguir variar la estrategia, conforme varían los datos que recibes.

En 1997 el sistema de IBM Deep Blue fue entrenado con bases de datos de partidas de ajedrez. La IA logró aprender de los errores y aciertos de estas partidas y se enfrentó a Garry Kasparov, campeón mundial de ajedrez. La victoria del sistema Deep blue fue un hito dado que se considera la primera victoria de una inteligencia artificial frente a la humana.

Tras esta victoria frente al campeón mundial de ajedrez el tiempo no ha hecho más que mejorar las IAs con sistemas más potentes, mediante el uso del deep learning y el machine learning, hasta convertirs en no solo unos sueños aspiracionales sino en campeones de pleno derecho, cada vez más, en el plano digital.

¿Cuál será su próximo movimiento?

¿Quieres ser de los que se adelantan al próximo movimiento?, pero…¿Cómo aprender python y tener una buena formación de gestión y tratamientos de datos?.

Son conceptos muy complejos y de distintas disciplinas; y si alguien sabe manejar estos datos es con una formación de calidad en big data. Por ello te presento el master big data de EDEM.

Una formación donde aprenderás a programar datos, las últimas tendencias en IA como machine learning y sistemas digitales como blockchain, así como herramientas para el tratamiento de datos como Python, Kafka Spark, Knime, Nifi y Hadoop.

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