Comprender el alcance del aprendizaje automático y sus aplicaciones

Self-driving cars, automated surveillance systems y bots personales. El alcance de aprendizaje automático es inmensa y crece cada día. Aprendizaje automático has become a huge part of our life and yet many people don’t understand how machine learning works. Sometimes, even tech-savvy individuals seem to be baffled by the concept of machine learning. While machine learning may seem daunting at the beginning, it is something of value to understand. Apart from the tech sector, scientific researchers have stated that understanding machine learning can improve our motor skills because it influences us to develop a systematic way of thinking.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

¿Qué es el aprendizaje automático?

Para empezar, es importante entender qué es el aprendizaje automático. Tom Mitchell (profesor de C.S. en la C.M.U.) clasifica el aprendizaje automático como un programa informático que se dice que aprende de la experiencia "E" con respecto a alguna clase de tareas "T" y a la medida de rendimiento "P", si su rendimiento en las tareas en "T", medido por "P", mejora con la experiencia "E". En palabras sencillas, la esencia del aprendizaje automático es cuando un programa informático puede mejorar la realización de una determinada tarea en comparación con sus actuaciones anteriores. Si un programa informático es capaz de mejorar sistemáticamente en un juego cada vez que juega, entonces ese programa informático está utilizando el aprendizaje automático para mejorar su rendimiento.

Esto plantea una cuestión crítica sobre cómo un programa informático puede aprender por sí mismo. Por ejemplo, la mayoría de los programas se comportan de la manera que se les indica. Para la gran mayoría de los programas informáticos existen directrices y restricciones sobre lo que un programa puede hacer y no puede hacer. Por lo tanto, al principio parece extraño que un programa sea capaz de aprender de la experiencia y sea capaz de mejorar después de cada tarea. Sin embargo, ese es el propósito y la especialidad del aprendizaje automático. El aprendizaje automático da a los programas informáticos la capacidad de aprender y mejorar. Las dos formas principales en que los programas informáticos manifiestan el aprendizaje automático son el aprendizaje supervisado y el aprendizaje reforzado.

Aprendizaje supervisado frente a aprendizaje reforzado

El aprendizaje supervisado es cuando se entrena a una máquina para que haga algo utilizando los datos existentes. Las máquinas son alimentadas con toneladas de datos y el algoritmo utiliza sus datos previamente analizados para aprender y tomar decisiones. Por ejemplo, si una máquina recibe toneladas de datos sobre el sector inmobiliario, pronto aprenderá a entender el mercado de la vivienda basándose en factores como la economía, la bolsa, el tipo impositivo y el crecimiento de la población.

On the other hand, reinforced learning follows a different approach to machine learning. Reinforced learning feeds the machine random or sporadic data. After going through massive amounts of data, the machine is able to make patterns and judgements from which it can learn. Then these patterns are evaluated and corrected allowing for the machine to get a better understanding of the task at hand. For example, toddlers learn a language by listening to others around them. After hearing random words and phrases continuously, they start to craft a pattern that makes sense to them. This allows them to learn a language fairly quick and interact with others. The same concept is being applied to natural language processing systems.

Alcance del aprendizaje automático y algunas aplicaciones

-Predicción de fallos de seguridad, detección de malware y otras anomalías en los datos
-Recomendaciones personalizadas (por ejemplo: Netflix, Amazon)
-Mejorar los resultados de las búsquedas en línea en función de las preferencias
-Natural language processing
-Autos y hogares inteligentes (IoT)
–Tecnología portátil, especially in salud

Últimas investigaciones sobre el aprendizaje automático

Los avances actuales en el aprendizaje automático se centran principalmente en la renovación de las redes neuronales. Los investigadores creen que si se racionalizan las redes neuronales, las máquinas podrán imitar los procesos de aprendizaje humanos. Estos nuevos marcos de aprendizaje pueden ser herramientas extremadamente poderosas y tienen la capacidad de transformar drásticamente cualquier industria. El campo del aprendizaje automático está logrando constantemente nuevos avances cada día y tiene el potencial de revolucionar completamente nuestro futuro.

Con el rápido aumento del alcance del aprendizaje automático, las empresas y los investigadores a menudo necesitan consultar expertos en aprendizaje automático para que le ayuden a escribir algoritmos y a desarrollar soluciones eficaces de IA/ML. ¿Se apoderará el aprendizaje automático de todos los sectores, y se convertirán los robots humanoides y los coches inteligentes en algo habitual en los hogares? Tendremos que esperar y observar.