14/09/2021Artículo original
Antes de nada, te dejo el vídeo en el que te ofrezco, en 3 minutos ⏱, una explicación orientada a programadores sobre cómo funciona el aprendizaje automático, comparándolo con cómo lo haría un programa en un lenguaje de programación convencional. Si eres más de leer, debajo del vídeo tienes la misma explicación por escrito:
[youtube:mCRtyA01nuw]En el pasado, para que un ordenador hiciese algo había que decirle exactamente cómo lo tenía que hacer: si pasa esto haz aquello otro, recorre todos estos datos y haz algo con ellos…
Con el Machine Learning, también llamado en español aprendizaje automático, esto ha cambiado. Ahora los programas pueden aprender solos sin necesidad de programarlos, basándose primero en datos preexistentes que les damos y luego en su propio comportamiento a medida que pasa el tiempo.
En cierto sentido se comportan como los humanos, que aprendemos solos a base de la experiencia propia o de otros.
Conseguir que un ordenador haga esto puede ser muy complicado, pero vamos a ver lo fundamental de cómo funciona…
Un ejemplo práctico
Te pongo un ejemplo. Supón que quieres crear un programa que aprenda a distinguir plátanos de naranjas.
Si quisieras hacer esto con un programa tradicional tendrías que pensar por tu cuenta en unas reglas muy concretas para hacerlo. Por ejemplo, un algoritmo para detectar contornos y colores predominantes, usar las dimensiones y los colores obtenidos para tratar de deducir qué estás viendo, etc… Al final necesitarías muchísimo código y muy complejo y, seguramente, fallaría en un porcentaje alto de los casos.
Con técnicas de Machine Learning, lo que tienes que hacer es darle a tu algoritmo fotografías de plátanos y naranjas que ya han sido identificadas previamente. Tu algoritmo las analiza y deduce por su cuenta las características que tienen los plátanos y las naranjas. Después de haberse entrenado (o sea, de haber aprendido) ya podrá identificar por su cuenta plátanos y naranjas en las fotos que le des. No solo eso: de sus propios aciertos y errores podrá seguir aprendiendo y mejorando poco a poco en el futuro.
Tipos de algoritmos de Machine Learning
Existen fundamentalmente 4 tipos de algoritmos que permiten que los ordenadores aprendan solos:
- Aprendizaje supervisado
- Aprendizaje no supervisado
- Aprendizaje semisupervisado, un mix entre los dos anteriores
- Y aprendizaje por refuerzo
Para que entres en detalle te dejo el enlace a un estupendo artículo en nuestro blog que te los explica muy bien: Qué tipos de problemas podemos resolver con técnicas de Aprendizaje Automático
Este tipo de técnicas se usan hoy en día para casi todo, aunque no te des cuenta: en sistemas de recomendación como el que usa YouTube para traerte a ese vídeo estupendo que te acaba enganchando más a la plataforma, para que la cámara de tu móvil saque unas fotos tan alucinantes, para entender lo que dices, para reconocimiento de caras…
Pero también para cosas más serias como la identificación y la predicción de enfermedades, diseñar nuevas medicinas, controlar robots en las fábricas o conducir coches o drones entre otras muchas cosas.
En resumen
En resumen: El aprendizaje automático cambia por completo la manera de trabajar de los ordenadores y de las personas que los programan para hacer cosas, y es ya el presente y desde luego el futuro de la computación. Abre una gran oportunidad para las empresas, que le saquen partido y, para los técnicos, que se especialicen en sus técnicas.
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