Qué es machine learning o aprendizaje automático

Uno de los términos tecnológicos que más se escucha últimamente es el de machine learning o aprendizaje automático. Se utiliza de manera bastante recurrente, posiblemente por la popularización de cada vez más teléfonos inteligentes que están dotados de inteligencia artificial.

Pero, ¿qué es machine learning exactamente? Por definirlo de manera llana, se puede decir que son las técnicas que permiten a las computadoras y a la tecnología desarrollar la inteligencia artificial. Normalmente los algoritmos de machine learning generarían un modelo matemático basado en datos de muestra (o entrenamiento) para hacer predicciones o tomar decisiones sin que la máquina sea explícitamente programada para hacer la tarea.

Es decir, la máquina usa el aprendizaje automático para aprender por sí misma (sin un aprendizaje supervisado) con el fin de detectar ciertos patrones o adquirir conocimientos que usará en la siguiente ocasión. A esta tecnología también se le conoce como ‘análisis predictivo’.

Así, por poner un ejemplo claro, en base a los criterios que una IA haya ido identificando por ensayo y error puede saber qué fotos de decenas de imágenes de animales corresponden a un perro.

La IA puede haber detectado que aquellas instantáneas donde aparezcan especímenes con pelo, cuatro patas, hocico, etc, tamaño medio son canes. Esta tecnología se ha hecho bastante común y está presente en herramientas como Google Photos. Pero solo es una muestra de su uso.

Qué es machine learning: Origen del concepto

Aunque parece que se trata de una tecnología o concepto nuevo, no es así. El término fue acuñado por Arthur Samuel -un pionero en informática de juegos e inteligencia artificial- mientras trabajaba en IBM. Lo inventó hace unas cuantas décadas, nada menos que en 1959. Posteriormente Tom M. MIthchell aportó una definición más extensa y formal.

“A un programa de ordenador se le dice que aprenda de la experiencia E con respecto a algunas clases de tareas T y mida el rendimiento P. Si el rendimiento de las tareas en T son medidos por P, mejora con la experiencia E”, explicaba.

En los años noventa, ya reorganizado como un campo independiente, el machine learning comenzó a florecer.

Qué es el aprendizaje automático explicado con algunos ejemplos

Las aplicaciones del machine learning son infinitas y se extienden a todo tipo de sectores e industrias.

La Clínica Mayo, por ejemplo, ha llevado a cabo un estudio en el que demuestra la efectividad del machine learning para predecir qué pacientes cardiacos presentan alto riesgo después del alta en el hospital. Para su realización se contó con 11.700 pacientes únicos (con una media de 66,9 años) y 14.000 ingresos hospitalarios.

El algoritmo usado demostró ser efectivo para identificar subgrupos de pacientes con alto riesgo de complicaciones posteriores al procedimiento de reingreso.

Otro reciente estudio se ha servido del aprendizaje automático para demostrar los estereotipos de géneros y lenguaje sexista presente en la literatura. Tras analizar 3,5 millones de libros (de ficción y no ficción) publicados entre 1990 y 2008 un algoritmo concluyó que los hombres son descritos por su comportamiento, mientras las mujeres son descritas en base a su apariencia.

Las palabras ‘bonita’ y ‘sexy’ eran dos de las más usadas en el caso de las mujeres, mientras en el caso de los hombres se encontró que los términos ‘valiente’, ‘racional’ o ‘justo’ eran de las que más se utilizaban para designarlos.

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