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¿Qué es Machine Learning y por qué es tan importante?

Ya en alguna oportunidad pasada, cuando hablábamos de las nuevas tendencias de marketing que se esperan para el futuro, nos deteníamos en la influencia que ejercerán ciertas tecnologías, como la Inteligencia Artificial, o el Internet de las Cosas o el Machine Learning. Pues bien, en esta oportunidad queremos detenernos en la última de todas ellas. Considerando que nos referimos al también llamado aprendizaje automatizado, y que ha llegado para quedarse, creemos que éste es un buen momento para explicar qué es el Machine Learning, y por qué resulta tan relevante.

Antes que nada, podríamos definirlo como una rama específica de la Inteligencia Artificial. Una que ha aparecido con el objetivo de generar técnicas concretas para que las máquinas, como su nombre indica, realicen procesos de aprendizaje. Así surge este denominado aprendizaje automático. La idea es que estos dispositivos incluso lleguen a reproducir acciones para las cuales no fueron diseñados en un primer momento, «aprendiendo» de su entorno.

El Machine Learning se basa, por lo tanto, en una serie de programas que se alimentan constantemente de nuevos datos e información. Este software, que contempla experiencias directas de interacción, como así también instrucciones definidas, cuenta primero con una etapa de entrenamiento. A partir de estos ejercicios las máquinas pueden generar patrones y, con esos patrones, comprender cómo deben responder ante diferentes circunstancias.

Y todo esto, claro, apuntando a una cada vez menor dependencia de la intervención humana.

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La habitual confusión entre Machine Learning e Inteligencia Artificial

Como decíamos en la introducción, el Machine Learning puede ser definido, antes que nada, como una rama de la Inteligencia Artificial. No obstante, eso no quiere decir que sean la misma cosa ni mucho menos. Por eso, incurrimos en un grave error cuando utilizamos ambos conceptos como si fueran sinónimo uno del otro. Eso no es así.

A diferencia de la Inteligencia Artificial que, como cometido global pretende que las máquinas adquieran las mismas posibilidades racionales que los seres humanos mediante la imitación de los procesos que nos permiten entender y ejecutar, el Machine Learning se centra de forma pormenorizada en esos procesos de aprendizaje de técnicas.

Este aprendizaje automatizado se vuelca, generalmente, hacia el análisis constante de enormes cantidades de datos. Reunido en un mismo espacio con los avances de Inteligencia Artificial, la efectividad de los procesos finales adquiere dimensiones hasta ahora desconocidas. Por eso, suele decirse que no tenemos noción acerca de su potencial.

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Aplicaciones principales del Machine Learning

Ya a sabiendas de qué es el Machine Learning y demás, queremos detenernos a continuación en algunas de las principales aplicaciones en las que se lo utiliza. Antes que nada, es importante mencionar que ciertos métodos de aprendizaje automatizados se aprovechan, desde hace años, tanto en entornos informáticos como matemáticos. Esto, como consecuencia de la cada vez mayor velocidad de procesamiento de datos.

Asistentes virtuales personales

Si hay un segmento dentro del cual el Machine Learning ha crecido, ese es el de los asistentes virtuales personales. Hablamos de asistentes, tanto apps como dispositivos en sí, que comprenden lo que les decimos, y actúan conforme a ello. Si tienes un asistente de voz, por caso, habrás notado que parece ser más inteligente con el paso del tiempo. Eso tiene que ver con que va aprendiendo acerca de nuestras costumbres, y puede ayudarnos más que antes.

Predicciones de tráfico

Las aplicaciones que brindan información sobre el tráfico son más precisas con el paso de los años. Sobre todo en las grandes ciudades resultan, además, extremadamente útiles. En localidades como Londres, ya hay experiencias con semáforos inteligentes que pueden adecuarse al tráfico del momento, mejorando la circulación de vehículos. Pensando en el futuro, esta tecnología también se antoja clave de cara a la creación de coches autónomos.

Motores de búsqueda más

Los motores de búsqueda, Google el más conocido de ellos, utilizan los algoritmos de Machine Learning para intentar dilucidar qué clase de resultados nos llaman más la atención. Considerando estos movimientos, comienzan a modificar sus resultados en el futuro, siempre con la intención de ser aún más provechosos en el día a día.

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Desafíos del Machine Learning a corto plazo

Pero pensemos en el corto plazo. Es natural creer que los algoritmos serán cada vez más avanzados. Que crecerá la velocidad a la que pueden procesarse esos datos. Que las apps y dispositivos podrán, así, responder a nuestros pedidos con menor demora. Esto permite concluir que el Machine Learning seguirá ganando terreno próximamente.

Algunos de sus campos de estudio más trascendentes son el Big Data, la detección de fraudes a través de Internet, la clasificación de SPAM, etc. Pero, evidentemente, hablamos de una tecnología que está dando sus primeros pasos.

Durante la próxima década, será el turno de agregar un lenguaje natural a estas máquinas. Ya con el Machine Learning en un estado mucho más avanzado, aparecerán algunas tecnologías hasta ahora inéditas. Por ejemplo, el Natural Language Processing (NLP) y Natural Language Understanding (NLU). Gracias a ellas, las máquinas podrán entender nuestra voz, pero también nuestras emociones. Y, más tarde, los movimientos del cuerpo.


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