El aprendizaje automático es un campo de estudio bastante apasionante y con razón. Está a nuestro alrededor en este mundo moderno. Desde el feed de Facebook hasta Google Maps para la navegación, el aprendizaje automático encuentra su aplicación en casi todos los aspectos de nuestras vidas.

Es bastante aterrador e interesante pensar en cómo habrían sido nuestras vidas sin el uso del aprendizaje automático. Por eso se vuelve bastante importante entender qué es el aprendizaje automático, sus aplicaciones y su importancia.Para ayudarte a entender este tema voy a dar respuestas a algunas preguntas relevantes sobre el aprendizaje automático.

Pero antes de responder a estas preguntas, es importante conocer primero la historia del aprendizaje automático.

Una breve historia del aprendizaje automático

Podrías pensar que el aprendizaje automático es un tema relativamente nuevo, pero no, el concepto de aprendizaje automático entró en escena en 1950, cuando Alan Turing (Sí, el de Imitation Game) publicó un artículo respondiendo a la pregunta «¿Pueden pensar las máquinas?».

En 1957, Frank Rosenblatt diseñó la primera red neuronal para ordenadores, que ahora se denomina comúnmente Modelo Perceptrón.

En 1959 Bernard Widrow y Marcian Hoff crearon dos modelos de red neuronal llamados Adeline, que podía detectar patrones binarios y Madeline, que podía eliminar el eco en las líneas telefónicas.

En 1967, se escribió el Algoritmo del Vecino más Cercano, que permitía a los ordenadores utilizar un reconocimiento de patrones muy básico.

Gerald DeJonge, en 1981, introdujo el concepto de aprendizaje basado en la explicación, en el que un ordenador analiza los datos y crea una regla general para descartar la información sin importancia.

Durante la década de 1990, el trabajo sobre el aprendizaje automático pasó de un enfoque basado en el conocimiento a otro más basado en los datos. Durante este periodo, los científicos comenzaron a crear programas para que los ordenadores analizaran grandes cantidades de datos y sacaran conclusiones o «aprendieran» de los resultados. Lo que finalmente las horas extras después de varios desarrollos formulados en la era moderna de aprendizaje de la máquina.

Sigue el blog de preguntas de la entrevista de aprendizaje de la máquina si quieres saber cuáles son algunas preguntas importantes de la entrevista de aprendizaje de la máquina.

Ahora que sabemos sobre el origen y la historia de ml, vamos a empezar por responder a una simple pregunta – ¿Qué es el aprendizaje de la máquina?

¿Qué es el aprendizaje automático?

¿Te has preguntado alguna vez cómo la función «Personas que puedes conocer» de Facebook te proporciona siempre una lista genuina de personas que realmente conoces en la vida real y con las que deberías conectar también en Facebook? ¿Cómo se entera Facebook de esto? ¿Cómo hacen esta recomendación?

Bueno, el aprendizaje automático es una respuesta a esta pregunta.

Definición de aprendizaje automático según Tom Mitchell:

«El campo del aprendizaje automático se ocupa de la cuestión de cómo construir programas informáticos que mejoren automáticamente con la experiencia»

En palabras más sencillas, el aprendizaje automático es el campo de la informática que hace que la máquina sea capaz de aprender por sí misma sin ser programada explícitamente.Lo que hay que destacar aquí es que los algoritmos de ML pueden aprender por sí solos de las experiencias pasadas, al igual que los humanos. Cuando se exponen a nuevos datos, estos algoritmos aprenden, cambian y crecen por sí mismos sin necesidad de cambiar el código cada vez.

Así que, básicamente, lo que sucede es que, en lugar de escribir el código cada vez para un nuevo problema, simplemente se alimentan los datos al algoritmo de ML y el algoritmo/máquina construye la lógica y proporciona resultados basados en los datos dados.Inicialmente, los resultados obtenidos pueden no ser de alta precisión, pero, con el tiempo la precisión de los algoritmos de ml se vuelven más altos, ya que continuamente realiza tareas.

¿Cómo funcionan los algoritmos de aprendizaje automático?

Los algoritmos de aprendizaje automático utilizan una variedad de técnicas para manejar grandes cantidades de datos complejos para tomar decisiones. Estos algoritmos completan la tarea de aprender de los datos con entradas específicas dadas a la máquina. Es importante entender cómo funcionan estos algoritmos y un sistema de aprendizaje automático en su conjunto, para que podamos llegar a saber cómo se pueden utilizar en el futuro.

Todo comienza con el entrenamiento del algoritmo de aprendizaje automático mediante el uso de un conjunto de datos de entrenamiento para crear un modelo. Cuando se introducen nuevos datos de entrada en el algoritmo de ML, éste realiza una predicción.Las predicciones y los resultados se evalúan para comprobar su precisión.

Si la predicción no es la esperada, el algoritmo se vuelve a entrenar una y otra vez hasta obtener el resultado deseado. Esto permite que el algoritmo ml aprenda por sí mismo y produzca una respuesta óptima que aumentará gradualmente su precisión a lo largo del tiempo.

Después de obtener un nivel de precisión deseado, se despliega el algoritmo de aprendizaje automático.Permítame explicarle cómo funciona el aprendizaje automático con un ejemplo sencillo:

Cuando usted busca «imágenes de leones» en la Búsqueda de Google (como se ve en la imagen de abajo), Google es increíblemente bueno en traer resultados relevantes, pero ¿cómo logra Google esta tarea?

• Google primero obtiene una gran cantidad de ejemplos (conjuntos de datos) de fotos etiquetadas como «LEÓN».
• Entonces el algoritmo de aprendizaje automático busca patrones de píxeles y patrones de colores que le ayuden a predecir si la imagen es de «LEÓN».
• Al principio, los ordenadores de Google adivinan al azar qué patrones son buenos para identificar una imagen de un LEÓN.
• Si se equivoca, entonces se realizan una serie de ajustes para que el algoritmo acierte.
• Al final, dicha colección de patrones será aprendida por un gran sistema informático modelado a partir del cerebro humano, que una vez entrenado puede identificar correctamente y aportar resultados precisos de imágenes de LEONES en la búsqueda de Google.

Si fueras el encargado de construir un algoritmo de aprendizaje automático para tratar de identificar imágenes entre leones y tigres. ¿Cómo lo harías?

El primer paso, como he explicado anteriormente, sería reunir un gran número de imágenes etiquetadas con «LEÓN» para los leones y «TIGRE» para los tigres.Después de esto, entrenaremos al ordenador para que busque patrones en las imágenes con el fin de identificar a los leones y a los tigres respectivamente.

Una vez entrenado el modelo de aprendizaje automático, podemos darle (de entrada) diferentes imágenes para ver si puede identificar correctamente a los leones y a los tigres por separado. Como se ve en la imagen de arriba, un modelo de aprendizaje automático entrenado puede identificar correctamente estas consultas.

Ahora que sabemos cómo funciona el algoritmo de aprendizaje automático, debemos profundizar un poco más en este tema y explorar varios tipos de aprendizaje automático.

Tipos de aprendizaje automático

El aprendizaje automático se divide a grandes rasgos en tres áreas principales, el aprendizaje supervisado, el no supervisado y el de refuerzo. Cada uno de ellos tiene una acción y un propósito específicos, y produce resultados particulares mediante el uso de varios tipos de datos.

Aprendizaje automático supervisado

El aprendizaje supervisado, en un lenguaje sencillo, significa entrenar el modelo de aprendizaje automático de la misma manera que un entrenador entrena a un bateador.En el aprendizaje supervisado, la máquina aprende bajo la guía de datos etiquetados, es decir, datos conocidos. Estos datos conocidos se introducen en el modelo de aprendizaje automático y se utilizan para entrenarlo. Una vez que el modelo está entrenado con un conjunto de datos conocidos, puede seguir adelante y alimentar datos desconocidos al modelo para obtener una nueva respuesta.

Aprendizaje automático no supervisado

El aprendizaje automático no supervisado en lenguaje sencillo significa que el modelo ml es autosuficiente en el aprendizaje por sí mismo.

En el aprendizaje automático no supervisado, no hay tal provisión de datos etiquetados. Los datos de entrenamiento son desconocidos o sin etiquetar. Estos datos desconocidos se introducen en el modelo de aprendizaje automático y se utilizan para entrenar el modelo. El modelo trata de encontrar patrones y relaciones en el conjunto de datos creando clusters en él. Lo que hay que tener en cuenta aquí es que el aprendizaje no supervisado no es capaz de añadir etiquetas a los clusters. Por ejemplo, no puede decir que se trata de un grupo de naranjas o mangos, pero separará todas las naranjas de los mangos.

Aprendizaje automático por refuerzo

En este caso, la máquina aprende a partir de un método de acierto y prueba. Cada vez que el modelo predice o produce un resultado, es penalizado si la predicción es errónea o recompensado si la predicción es correcta. En base a estas acciones el modelo se entrena a sí mismo.Quieres saber qué habilidades se requieren para convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático sigue este vídeo interactivo sobre Habilidades requeridas para convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático para conocer en detalle sobre ello.

Después de entender los conceptos básicos y los tipos de aprendizaje automático, creo que ahora estamos en la posición correcta para entender su importancia y sus aplicaciones.

¿Por qué es importante el Machine learning?

«Al igual que la electricidad transformó casi todo hace 100 años, hoy realmente me cuesta pensar en una industria que no crea que la IA va a transformar en los próximos años.» —– Andrew Ng

Creo que la mayoría de ustedes estarán de acuerdo con esto. Es bastante difícil pensar en alguna actividad industrial que pueda realizarse sin el uso del aprendizaje automático o la Inteligencia Artificial.El aprendizaje automático es importante por su amplia gama de aplicaciones y su increíble capacidad para adaptarse y ofrecer soluciones a problemas complejos de forma eficiente, eficaz y rápida.

Para entender mejor la importancia del machine learning permítanme seguir adelante y enumerar ciertos casos en los que se aplica el Machine learning: motores de recomendación online de Facebook, Netflix, Amazon, Siri de Apple respondiendo a tus consultas, reconocimiento facial.Es bastante difícil que pienses en realizar las tareas mencionadas sin el uso del machine learning.

Aplicaciones del Machine learning

El machine learning está en todas partes. Debido a una amplia gama de aplicaciones de aprendizaje de la máquina, es posible que usted podría estar utilizando de una manera u otra y usted ni siquiera sabe sobre it.Below voy a enumerar algunas aplicaciones de aprendizaje de la máquina.

Virtual Personal Assistant: Siri, Alexa, Google algunos de los ejemplos comunes de asistentes personales virtuales. Estos asisten en la búsqueda de información cuando se les pregunta a través de la voz. Mientras responden a su consulta, estos asistentes personales buscan información recordando sus consultas relacionadas o envían un comando a otros recursos para recopilar información. El aprendizaje automático es una parte integral del funcionamiento de los asistentes personales, ya que recogen y refinan la información sobre la base de sus consultas anteriores. Posteriormente, este conjunto de datos refinados se utiliza para ofrecer resultados que se adaptan a tus preferencias.

Reconocimiento facial: Simplemente miras tu teléfono y el teléfono se desbloquea. La cámara del teléfono reconoce los rasgos y proyecciones únicas de tu cara mediante el procesamiento de imágenes (parte del aprendizaje automático) para identificar que la persona que desbloquea el teléfono no es otra sino tú. Todo el proceso en el back-end es complicado pero parece ser una simple aplicación de ML en el front-end.

Filtro de spam de correo electrónico: ¿Cómo identifica su buzón automáticamente si el correo electrónico que ha recibido es spam o no? Bueno, de nuevo aquí hay que agradecer a ML. El filtro de spam de correo electrónico utiliza un modelo de aprendizaje automático supervisado para filtrar los correos electrónicos de spam de su buzón.

Motor de recomendación en un sitio web de comercio electrónico: Alguna vez te has preguntado cómo Amazon o Flipkart muestran productos relevantes después de que hagas una compra en su plataforma. Esta es la magia del ML.

Una vez que un usuario compra algo en un sitio web de comercio electrónico, éste almacena los datos de la compra para futuras referencias y encuentra los productos que tienen más probabilidades de ser comprados por el usuario en el futuro. Esto es posible gracias al modelo de algoritmo de aprendizaje automático del futuro, que puede identificar patrones en un conjunto de datos dado.

Algunas otras aplicaciones del aprendizaje automático incluyen:

• Detección de fraude en línea
• Servicios de medios sociales como «Gente que puede conocer» en Facebook, «Pines similares» en Pinterest
• Atención al cliente en línea i.e. Chatbot
• Refinación de resultados en motores de búsqueda
• Predicciones mientras se viaja con Google Maps

Requisitos para el aprendizaje automático

Si está interesado en aprender más sobre el aprendizaje automático, se deben cumplir algunos requisitos para poder destacar en este campo. Estos requisitos incluyen:

• Conocimientos básicos de lenguajes de programación como Python o R.
• Buenos conocimientos de estadística y probabilidad
• Comprensión del álgebra lineal y el cálculo
• Modelado de datos para encontrar variaciones y patrones en un conjunto de datos dado

Todos los requisitos previos mencionados son imprescindibles para aprender machine learning.

Si quieres aprender machine learning desde cero puedes consultar el curso de certificación Machine Learning pro degree de Verzeo. No debes preocuparte por los prerrequisitos mencionados anteriormente ya que todo estará cubierto en la certificación pro degree.Espero haber aclarado todas tus dudas relacionadas con el machine learning y su aplicación.

Si ya conoces el aprendizaje automático y estás buscando unas prácticas puedes consultar el programa de prácticas de aprendizaje automático de Verzeo.

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