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Qué es Machine Learning

Las máquinas son capaces de aprender. Pero que esto no te quite el sueño con visiones apocalípticas de un mundo dominado por robots que han esclavizado o exterminado a los humanos tras “aprender demasiado”. Y tampoco divaguemos.

El machine learning consiste en una disciplina de la computación en la cual, y mediante algoritmos de inteligencia artificial, los sistemas computacionales son capaces de simular el proceso de aprendizaje humano, resolviendo situaciones y retos para los que no habían sido programados previamente.

Históricamente, las computadoras habían sido incapaces de llegar a hacer nada más que aquello para lo que habían sido programadas, pero el paulatino incremento de potencia en el hardware ha permitido llevarlas más allá, acompañadas por los algoritmos de software.

¿Cómo es capaz de aprender una máquina?

El proceso de aprendizaje de un sistema informático se realiza en base al análisis de grandes cantidades de datos.

Lo que hace el software es, a grandes rasgos, construir modelos predictivos a partir del análisis de los datos, aunque no modificando su propia programación, algo para lo cual no están todavía preparadas las máquinas.

No obstante, en cierta forma conceptual, podemos considerar que la construcción de modelos en base a los cuales actuar, sí es una clase de modificación de su programación base, aunque esto a nivel de código fuente no sea realmente así.

El machine learning es una rama de la disciplina de la inteligencia artificial.

Para terminar, pongamos unos ejemplos de uso de machine learning, empezando por un sistema de inversión en bolsa.

Éste, es capaz de analizar las subidas y bajadas en las cotizaciones de las acciones, de forma que, sin haber sido programado con anterioridad para predecir un determinado escenario, a través del análisis de un gran número de factores (cotizaciones de las acciones de otras empresas, idas y venidas del mercado, inversiones realizadas por parte de otros,...), puede calcular cuando será más propicio comprar y/o vender determinados títulos.

Y, lo que acostumbra a ser más importante en estos sistemas, es que son capaces de analizar su propia actuación y “aprender” de sus aciertos y errores, “mejorando” su “actuación” en el tiempo.

De hecho, no he elegido este ejemplo porque sí, si no porque a día de hoy la mayoría de las operaciones en bolsa las llevan a cabo programas informáticos de este tipo.

Podemos disfrutar de las bondades del machine learning en un servicio de música en streaming como Spotify.

¿Verdad que cuando escuchamos música en Spotify (o, eventualmente, en otros servicios online de este tipo), el programa nos recomienda otros grupos o canciones acorde con lo que escuchamos? ¿y no es menos cierto que dichas recomendaciones evolucionan según varían nuestros hábitos de consumo de música en el servicio?

¿Cómo hacen esto tanto Spotify como los demás servicios de música online? Simple: con un sistema de machine learning que aprende qué es lo que nos gusta, y decide qué recomendarnos en función de ello.

Y cuanta más música y durante más tiempo escuchemos, más va a aprender el sistema de nuestras preferencias y, por lo tanto, mayores posibilidades tiene de acertar con sus recomendaciones.

Fotos Fotolia: Aleutie / Kit8

 
 
 
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