Machine Learning: La guía definitiva

¿Qué es el Machine Learning y cómo impacta en el mercado?

Bueno, antes de responder a eso, es necesario dar algunos pasos atrás. Primero, comprendiendo algunos de los cambios provocados por la tecnología y la inteligencia artificial.

¿Recuerdas cuándo comenzó el auge en torno a ChatGPT? Desde ese momento hasta hoy, la inteligencia artificial ha avanzado – y mucho. Sin embargo, la capacidad de desarrollo de las IAs no es una sorpresa. Después de todo, desde mediados de la transformación digital y la implementación de IAs generativas, como el propio ChatGPT y DeepSeek, la industria y el mercado han estado girando en torno al revuelo causado por la IA.

No obstante, a pesar del crecimiento casi desenfrenado, la inversión en el área aún puede generar muchas dudas tanto en usuarios como en gestores. A pesar de que el 86% de las empresas brasileñas utilizan IA en su día a día, según la consultora KPMG, todavía existen obstáculos. Aun así, las empresas tecnológicas están decididas a facilitar la vida de los usuarios.

Y justamente para entender estas facilidades y modificaciones que apuntan a una experiencia de usuario más amigable, es necesario comprender términos como machine learning y deep learning, que explotaron junto con la inteligencia artificial.

Esto se debe a que forman parte de una evolución tecnológica que permite a las máquinas pensar de forma similar a los seres humanos, prestando servicios y creando soluciones para la ejecución de tareas.

Pero es importante recordar que, aunque parecidos, existen diferencias entre estos términos. Para entenderlas, lo ideal es seguir la lógica de que uno evoluciona a partir del otro, siendo machine learning y deep learning pilares que sustentan la inteligencia artificial. Sin ellos, la IA no sería el fenómeno transformador que es hoy.

Antes de continuar, observa la figura a continuación y nota cómo están vinculados la IA, el machine learning y el deep learning:

Fonte: Salesforce

Pero, en realidad, ¿qué es la IA?

Bueno, según Alessandra Silva, de nuestro equipo de Arquitectura Tecnológica, la IA puede definirse como:

“La capacidad de una máquina, una computadora, para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana.”

Después de este panorama inicial sobre el tema, consulta los principales temas que se abordarán en este artículo:

LEE MÁS: Los tipos de Inteligencia Artificial

¿Qué es el Machine Learning?

Para ayudar a alguien a preparar un pastel de chocolate perfecto y esponjoso, podemos escribir la receta ideal usando palabras, ¿verdad? Ahora bien, para enseñar a alguien a nadar, probablemente unas simples instrucciones verbales no sean suficientes: el aprendizaje tiene que ocurrir en la práctica. ¿Y qué tiene esto que ver con la inteligencia artificial y el machine learning?

Pues bien, podemos pensar que el machine learning va más allá de una “receta”. Es como una clase práctica de natación que permite a la máquina aprender haciendo. ¿Cómo? A través del análisis de datos y la creación de reglas y patrones a partir de ellos.

En resumen, el machine learning es el uso de algoritmos de inteligencia artificial para organizar datos, reconocer patrones y permitir que los computadores aprendan a partir de esos modelos. La capacidad de las máquinas para aprender es fundamental aquí (después de todo, ese es el significado literal de machine learning). Así, la máquina mejora a medida que interactúa con los usuarios.

Relacionando este tema, mira lo que comenta Alessandra Silva, del equipo de Arquitectura Tecnológica de Salesforce. En el video, no solo entenderás cómo funciona la IA, sino también cómo impulsa otros tipos de innovación:

Además, podemos decir que el machine learning es el área de la ciencia de la computación que hace posible la inteligencia artificial. Esto ocurre, principalmente, gracias a su estrecha relación con el uso de datos.

Después de todo, los algoritmos de machine learning aprenden a partir de los datos que reciben. De ahí la importancia de contar con una buena base de datos. De este modo, las máquinas son entrenadas para ejecutar distintas tareas de forma autónoma.

Es decir, cuando se enfrentan a nuevos datos, se adaptan basándose en cálculos anteriores y ajustan sus patrones para ofrecer respuestas precisas. ¿Qué significa eso, en la práctica? En lugar de programar manualmente todas las reglas y esperar el resultado, con machine learning, la máquina aprende esas reglas por sí sola.

Para profundizar en los cambios que la IA está trayendo, te recomendamos ver la conferencia del CEO de Inteligencia Artificial de Microsoft, Mustafa Suleyman:

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Tipos de Machine Learning: ¿cuáles son los enfoques de aprendizaje?

En la práctica, el machine learning cuenta con 4 tipos de variaciones que definen diferentes formas de aprendizaje. Estos son:

• Aprendizaje supervisado
• Aprendizaje no supervisado
• Aprendizaje semi supervisado
• Aprendizaje por refuerzo

A continuación, hablaremos con más detalle sobre cada uno de ellos. 

Aprendizaje supervisado

Los algoritmos se entrenan usando un conjunto de datos etiquetados, es decir, cada dato pertenece a una categoría y recibe una etiqueta asociada a algo que lo identifica y estandariza. Así, cada ejemplo de entrenamiento está acompañado de una respuesta correcta.

Este tipo de aprendizaje permite que la IA mapee las entradas a las salidas correctas (inputs y outputs), para poder hacer predicciones precisas. Algunos ejemplos de algoritmos de aprendizaje supervisado incluyen:

• regresión lineal,

• regresión logística,

• máquinas de vectores de soporte (SVM),

• redes neuronales.

Una forma interesante de profundizar sobre redes neuronales, IA y cómo las personas están usando estas herramientas es leer el artículo publicado por la Harvard Business Review.

Aprendizaje no supervisado

En este caso, los algoritmos se entrenan con un conjunto de datos no etiquetados, lo que significa que no se proporcionan respuestas correctas; el propio algoritmo intenta encontrar patrones o estructuras intrínsecas en los datos. El objetivo es descubrir patrones o estructuras ocultas sin necesidad de categorización previa.

Los algoritmos de aprendizaje no supervisado se utilizan para agrupar datos similares – o clústeres – (clusterización) o para reducir la dimensionalidad de los datos. Por lo tanto, este tipo de aprendizaje no se enfoca en predecir un valor específico, sino en descubrir la estructura subyacente de los datos. La clusterización es una forma de segmentar datos en grupos donde los datos agrupados comparten ciertas similitudes específicas.

Aprendizaje semi supervisado

Esta forma de machine learning combina características del aprendizaje supervisado y no supervisado. Se trata de una técnica híbrida que se usa cuando hay un conjunto de datos con algunas muestras etiquetadas y muchas sin etiquetar.

El objetivo es utilizar la información tanto de las muestras etiquetadas como de las no etiquetadas para mejorar el desempeño general del modelo. Este enfoque es ideal cuando obtener datos etiquetados es demasiado caro o laborioso.

Aprendizaje por refuerzo

Aquí, los algoritmos aprenden mediante la interacción continua con un entorno. El agente de aprendizaje recibe retroalimentación en forma de recompensas o penalizaciones tras realizar acciones en un contexto determinado.

La lógica pedagógica es similar al adiestramiento canino: cuando el perro realiza un comportamiento adecuado o esperado, recibe una recompensa en forma de premio para reforzar su aprendizaje.

Así, el objetivo es que la IA aprenda a tomar decisiones que maximicen la recompensa a lo largo del tiempo. El aprendizaje por refuerzo se usa con frecuencia en juegos, robótica, optimización y otras áreas donde las acciones son secuenciales y tienen consecuencias a largo plazo.

También se puede comparar el aprendizaje por refuerzo con el aprendizaje humano, que funciona por prueba y error, y donde el acierto es una pequeña recompensa durante el proceso. En entornos inéditos (nunca antes probados en IA), el aprendizaje por refuerzo es uno de los más adecuados por la autonomía que otorga a la inteligencia artificial.

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Machine Learning vs. Deep Learning: ¿cuáles son las diferencias?

Para comprender la diferencia entre machine learning y deep learning, lee el siguiente texto: 

¿Quieres saber más sobre Deep Learning? Mira la charla introductoria sobre el tema de Alexander Amini, presentada en el MIT (Massachusetts Institute of Technology): 

Entonces, ¿cuál es la diferencia entre ML y DL? 

En términos prácticos, el deep learning es solo un subconjunto del machine learning. De hecho, el deep learning es un tipo de machine learning que funciona de manera similar (por eso a veces los términos se usan de forma intercambiable). Sin embargo, sus características son diferentes.

Aunque los modelos básicos de machine learning mejoran progresivamente al realizar sus funciones específicas a medida que reciben nuevos datos, todavía requieren cierta intervención humana. Por lo tanto, en el deep learning, los algoritmos ya pueden tomar decisiones más autónomas sin intervención humana.

Con un modelo de deep learning, un algoritmo puede determinar por sí mismo si una predicción es precisa o no a través de su propia red neuronal – no se necesita ayuda humana. Sin embargo, a cambio, existe una necesidad mucho mayor de datos, tanto en volumen, como en organización y coherencia.

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Machine Learning y el papel de los desarrolladores

Al comenzar con el machine learning, los desarrolladores confiarán en sus conocimientos de estadística, probabilidad y cálculo para crear modelos que aprendan de forma cada vez más eficiente con el tiempo.

Con habilidades enfocadas en estas áreas, los desarrolladores no deberían tener problemas para aprender a usar las herramientas que muchos otros utilizan para entrenar algoritmos modernos de ML.

Además, los desarrolladores pueden decidir si sus algoritmos serán supervisados o no. Es posible que un desarrollador tome decisiones y configure un modelo al inicio de un proyecto, permitiendo que el modelo aprenda sin mucha interferencia durante el proceso.

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Casos de uso del Machine Learning

Hoy en día, el machine learning funciona en prácticamente todo lo que nos rodea. Por ejemplo, cuando interactuamos con bancos, hacemos compras en línea o usamos redes sociales, los algoritmos de machine learning entran en acción para hacer que nuestra experiencia sea eficiente, fluida y segura.

Un ejemplo muy conocido e ilustrativo es la opción “Explorar” de Instagram. A medida que el usuario navega, distribuye likes y se involucra con cierto tipo de contenido, más de ese tipo de contenido se le muestra. Es la IA aprendiendo lo que nos gusta ver y ofreciéndonos cada vez más para mejorar la experiencia.

La IA lee las publicaciones en la red social como datos y, a partir de similitudes entre esos datos, crea clusters que permiten definir qué es parecido y qué es diferente. En la práctica, puedes encontrarte con varios contenidos del mismo influencer o muchos contenidos sobre un mismo tema.

Además, entre los principales casos de uso del machine learning está su capacidad para automatizar y acelerar el tiempo de decisión y el tiempo de valorización. Esto comienza con una mejor visibilidad del negocio y la mejora de la colaboración.

Después de todo, una de las mayores brechas corporativas y de mercado es la dificultad que tienen las personas para trabajar juntas de forma fluida. La incorporación del machine learning en softwares de gestión puede ayudar justamente en eso, facilitando los niveles de organización del trabajo.

Por ejemplo, los departamentos financieros típicos suelen estar sobrecargados por la repetición de un proceso de análisis de variación, una comparación entre lo real y lo previsto. Es una tarea poco cognitiva que puede beneficiarse mucho del machine learning.

Así, este enfoque no solo maximiza la productividad, aumenta el rendimiento de los activos, el tiempo de actividad y la longevidad. También puede minimizar el riesgo para el empleado, disminuir la responsabilidad y mejorar el cumplimiento de las normativas.

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FAQ: aprende más sobre machine learning

¿Cuál es el concepto de machine learning?

El machine learning es una disciplina de la inteligencia artificial que permite que las computadoras aprendan y mejoren de forma autónoma.

¿Qué es la tecnología machine learning?

El aprendizaje automático (machine learning) es un método de análisis de datos que automatiza la construcción de modelos analíticos. Es una rama de la inteligencia artificial basada en la idea de que los sistemas pueden aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones con mínima intervención humana.

¿Cómo funciona la IA generativa?

La inteligencia artificial (IA) generativa, también conocida como gen AI, utiliza modelos de machine learning (ML) para crear contenidos nuevos. Puede generar textos, imágenes, videos, audios, música y conversaciones.

¿Cuál es la idea del machine learning?

El machine learning (ML) es el subconjunto de la inteligencia artificial (IA) que se enfoca en construir sistemas que aprenden o mejoran su rendimiento basándose en los datos que consumen. La inteligencia artificial es un término amplio que se refiere a sistemas o máquinas que imitan la inteligencia humana.

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