¿Las máquinas aprenden?: Conoce los tipos de machine learning

¿Las máquinas aprenden?: Conoce los tipos de machine learning

Última actualización 14 de Abril del 2021Tiempo de lectura: 7 min.

Flor Medina

¿Sabes que es posible que una máquina aprenda por sí misma? Es increíble lo que la tecnología nos permite hacer en la actualidad. Los diferentes tipos de machine learning han transformado nuestra vida por completo. En esta nota podrás descubrir todo lo relacionado a este tipo de inteligencia artificial

Seguro que muchas veces te ha pasado que entras a Youtube y te aparecen recomendaciones de canciones que te gustan, o productos que deseas comprar. Todo esto es gracias al machine learning. 

Si no tienes muy en claro qué significa machine learning y cómo es que puede usarse en beneficio de la sociedad. Te recomendamos a seguir leyendo este blogpost, en el que además podrás conocer los diferentes tipos de machine learning que existen. 

☝ ¿Quieres saber cómo el machine learning ha impactado en la humanidad? En el punto número 5 de esta nota podrás encontrar los diferentes usos del machine learning en la actualidad. 

 

¿Qué es el machine learning?

El machine learning, también conocido como aprendizaje automático, forma parte del área de la inteligencia artificial. Este tipo de tecnología se caracteriza porque permite que las máquinas puedan aprender por sí mismas y realizar diferentes funciones, sin necesidad de haber sido programadas para ello.

Esta cualidad del machine learning se produce gracias a una serie de algoritmos que permite que las computadoras puedan identificar patrones en el Big Data y realizar predicciones. Existen diferentes tipos de machine learning que te indicaremos más adelante. 

Todos los días podemos ser testigos del funcionamiento del machine learning en situaciones como cuando nos aparecen recomendaciones de videos o películas por internet. También cuando, mientras estamos navegando en la web, nos aparece información de diferentes productos que venden en plataformas de ecommerce
 

Machine learning vs Deep Learning

Existe un poco de confusión entre lo que es machine learning y deep learning, y es que ambas tecnologías forman parte de la inteligencia artificial y se caracterizan por tratar de imitar la forma en la que el ser humano aprende. 

La diferencia entre ambos radica en el tipo de algoritmos que utilizan. El machine learning emplea el modelo predictivo de árboles de decisión, mientras que el deep learning usa el método de las redes neuronales.  
 

Tipos de machine learning

Existen diferentes tipos de machine learning en base al algoritmo que utilizan. De acuerdo al portal Vissonar, podemos distinguir tres categorías importantes:

  • Aprendizaje supervisado
  • Aprendizaje no supervisado
  • Aprendizaje por refuerzo

Más adelante, desarrollaremos cada uno de estos tipos de machine learning a mayor profundidad. 

que es el machine learningFuente: Canva

 

Tipos de machine learning: Aprendizaje supervisado

El aprendizaje supervisado se caracteriza porque utiliza algoritmos que tienen un aprendizaje previo basado en etiquetas que el ser humano configura con anterioridad, de manera que la máquina pueda realizar una serie de asociaciones para hacer predicciones y tomar decisiones.

 Es uno de los tipos de machine learning más comunes. Algunos ejemplos de este tipo de aprendizaje, se puede ver en la detección de correos spam, en la función de reconocimiento de voz o escritura en un celular y también en el reconocimiento de firmas. 

De acuerdo al portal Aprendeia, los tipos de aprendizaje supervisado incluye la regresión y clasificación. 
 

Regresión

Los algoritmos del aprendizaje supervisado realizan predicciones basándose en entradas de información pasada. Los tipos de algoritmos de regresión son:

  • Regresión lineal
  • Regresión polinomeal
  • Vectores de soporte - regresión 
  • Árboles de decisión - regresión
  • Bosques aleatorios - regresión

Algunos ejemplos de la regresión en el aprendizaje supervisado se puede observar en la predicción de precios, en la predicción de cantidades de compra y la predicción de ingresos de una campaña de marketing digital.

 

Clasificación

La clasificación en el aprendizaje supervisado se da cuando los algoritmos realizan una clasificación de los datos, escogiendo entre dos o más categorías, a partir del análisis de la información adquirida con anterioridad. Los tipos de algoritmos de clasificación son:

  • Regresión logística
  • Vecinos más cercanos
  • Máquinas de vectores de soportes
  • Árboles de decisión - clasificación
  • Bosques aleatorios - clasificación

Algunas predicciones con el algoritmo de clasificación en el aprendizaje autónomo son, por ejemplo, cuando la plataforma predice si un cliente va a cancelar su tarjeta de crédito o cuando el sistema predice si un alumno va a obtener el puntaje necesario para pasar la clase. 

aprendizaje supervisadoFuente: Canva

 

Tipos de machine learning: Aprendizaje no supervisado

Otro de los tipos de machine learning que son usados con frecuencia, es el aprendizaje no supervisado. Aquí se utilizan algoritmos que predicen patrones sin la necesidad de recurrir a datos estructurados. 

A diferencia de otros tipos de machine learning, los algoritmos que corresponden al aprendizaje no supervisado tienen la capacidad de realizar tareas de procesamiento mucho más complejas. El sistema recibe una serie de atributos de un objeto y se encarga de identificar y organizar la información.  

Según el portal Aprendeia, existen dos tipos de aprendizaje no supervisado: el agrupamiento y la asociación. 
 

Agrupamiento

El agrupamiento dentro del aprendizaje no supervisado consiste en la identificación de patrones o estructuras, dentro de una gran base de datos que no han sido clasificados. Los tipos de agrupamiento que existen son: 

  • Exclusivo
  • Aglomerativo
  • Solapamiento
  • Probabilístico

 

Asociación

Este tipo de aprendizaje no supervisado se caracteriza porque elabora asociaciones entre la información que existe dentro de la base de datos. Por ejemplo, cuando una persona adquiere una casa nueva, se asocia con la necesidad de comprar muebles para decorarla. 
 

aprendizaje no supervisadoFuente: Canva

 

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Tipos de machine learning: Aprendizaje por refuerzo

A diferencias de los otros tipos de machine learning, el aprendizaje por refuerzo es considerado como uno de los más ambiciosos. Se caracteriza porque se basa en la teoría de premios y castigos para poder tomar una decisión entre las múltiples variables existentes. 

A través del ensayo y error, el algoritmo de este tipo de machine learning se encarga de determinar cuáles son las decisiones que debe tomar en determinados escenarios para lograr resultados positivos. Es algo similar a la teoría del aprendizaje por ensayo y error de Thorndike.

Algunos de los usos del aprendizaje por refuerzo se pueden apreciar en el área de los videojuegos con el software AlphaStar, que fue desarrollado por la compañía de inteligencia artificial DeepMind y alcanzó un gran reconocimiento por derrotar a muchos gamers experimentados en el juego StarCraft II, esto gracias a que tenía la capacidad de aprender diferentes estrategias del videojuego con la práctica. 

En el área de la robótica también se utiliza este tipo de machine learning. Gracias a este algoritmo, el robot puede regular sus movimientos, agarrar objetos y recorrer grandes distancias. 
 

Elementos del aprendizaje por refuerzo

De acuerdo al portal Aprender Machine Learning, el aprendizaje por refuerzo, también conocido como reinforcement learning, tienes dos componentes:

  • Agente: Se refiere al prototipo que se desea instruir para que pueda tomar decisiones con cierto grado de independencia. 
  • Ambiente: Es el entorno en el cual el agente se desplaza e interactúa.
     

Entre el agente y el ambiente se desarrolla una serie de asociaciones para llevar a cabo el aprendizaje por refuerzo. Estas relaciones son:

  1. Acción: Se refiere a las diferentes acciones posibles que un agente puede realizar.
  1. Estado del ambiente: Es el indicador que le brinda al agente la información sobre cómo están organizados los diferentes elementos del ambiente en ese determinado momento. 
  1. Recompensas o castigos: Luego de que el agente toma una decisión, recibe una recompensa o castigo como consecuencia de ello. Esto servirá para aumentar o disminuir las probabilidades de que dicha acción pueda repetirse con mayor frecuencia. 
     

aprendizaje por refuerzoFuente: Canva

 

Usos del machine learning

Ahora que ya conoces los diferentes tipos de machine learning, te enseñaremos cómo es que hoy en día, esta tecnología ha ofrecido diferentes soluciones en beneficio de la sociedad.

De acuerdo a la página web Iberdrola, algunas de las aplicaciones del machine learning que existen en la actualidad son:
 

Recomendaciones personalizadas

Es común que al navegar por internet, te aparezcan diversos anuncios de sugerencias de productos que puedes comprar en las tiendas virtuales. Esto se da gracias a que el algoritmo del machine learning analiza el historial de tus compras online y lo compara con el historial de otros usuarios que realizan compras similares a la tuya. 
 

Vehículos inteligentes

El aprendizaje automático permitió la creación de una nueva gama de vehículos inteligentes que ajustan su configuración interna, como la temperatura, la música y el respaldo del asiento, en función a las preferencias del conductor para que su viaje sea mucho más placentero. 
 

Redes sociales

Uno de los usos del machine learning más comunes, lo podemos ver todos los días en las redes sociales. En el caso de Twitter, utiliza una serie de algoritmos para reducir las cantidades de spam que la gente comparte por ese medio. 

Por otro lado, Facebook emplea el algoritmo de aprendizaje automático para identificar rápidamente las fake news y bloquearlas por considerarse como contenido no permitido y que causan desinformación. 
 

Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN)

Algunos tipos de machine learning permiten la creación de asistentes virtuales muy eficientes, como es en el caso de Alexa o Siri, que pueden tener la capacidad de traducir un texto de un idioma a otro de manera inmediata, reconocer la voz del usuario y también, en cierto modo, analizar los sentimientos. 
 

Búsquedas

Los motores de búsqueda de internet, como Google, también hacen uso del machine learning. Cuando ingresamos un término, muchos de los resultados que nos aparecen han sido filtrados en base a las probabilidades de eficacia y la medición de los clics del usuario. 
 

Medicina

Una forma de cómo el machine learning ha impactado en la humanidad, se puede ver claramente en el área de la medicina. Algunas complicaciones como la neumonía y las enfermedades en la retina que pueden causar la ceguera, ahora pueden ser detectadas gracias a este tipo de algoritmo.

Incluso, otras enfermedades más graves como el cáncer de mama, pueden ser identificadas con antelación gracias al aprendizaje automático, llegando a incrementar las posibilidades que tiene el paciente de superar la enfermedad. 
 

Ciberseguridad

Mucha de nuestra información se encuentra en internet, es por eso que el campo de la ciberseguridad ha hecho uso del machine learning para reforzar sus estrategias de protección de datos. 

Gracias al aprendizaje automático, los antivirus y los programas de detección de malware, pueden llegar a detectar actividades inusuales con mayor rapidez y ejecutar un escaneado de reconocimiento mucho más certero. 
 

usos del machine learningFuente: Canva

 

Resulta muy interesante conocer cómo los diferentes tipos de machine learning han cambiado el mundo en el que vivimos y han ayudado a desarrollar la tecnología a un punto que anteriormente resulta inimaginable. 

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