Machine Learning: Diferencias y complementación con otras tecnologías

Introducción

La tecnología de Machine Learning está cambiando la forma en la que se ejecutan los procesos dentro del sector IT. A medida que esta tecnología crece y avanza, la forma en que nos relacionamos con los negocios, empresas y personas aumenta también.

El Machine Learning es la ciencia que consiste en conseguir que los ordenadores actúen sin ser programados explícitamente. Es una subárea de la informática que utiliza técnicas estadísticas para dar a los ordenadores la capacidad de “aprender” (es decir, mejorar progresivamente el rendimiento en una tarea específica) con datos. En otras palabras, el Machine Learning es cuando le decimos a una maquina lo que tiene que hacer y ella averigua cómo hacerlo de forma automática.

El Machine Learning junto con la Inteligencia Artificial son el nuevo paradigma de vanguardia en la industria de construcción de soluciones Machine Learning: Qué es, funcionamiento y aplicaciones. La AI permite algo tan importante como crear un robot capaz de construir nuestra propia página web o realizar cualquier otro proceso automatizado La inteligencia artificial escribe sobre sí misma. Esto significa que se elimina la necesidad de contratar a un programador humano experto para realizar este tipo de tareas. De ahora en adelante simplemente se necesitará utilizar fuentes como Python para desplegar estos sistemas basado en inteligencia artificial e implementar nuestras soluciones.

En este artículo se van a presentar las principales diferencias que existen entre el Machine Learning y otras tecnologías que cada vez tienen más presencia dentro del sector IT. Deep Learning, Inteligencia Artificial y Big Data son sólo algunas de ellas.

Machine Learning vs Deep Learning

El Deep Learning es una subárea del Machine Learning que utiliza redes neuronales para aprender características de los datos. Las redes neuronales son modelos matemáticos inspirados en la estructura y el funcionamiento de las neuronas del cerebro.

El Deep Learning se ha aplicado en la resolución de problemas muy diversos. El reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural (NLP), la visión por ordenador, el reconocimiento de voz, los motores de búsqueda de vídeo y los sistemas de recomendación para los sitios web de comercio electrónico son solo algunos de los muchos casos de uso que podrían presentarse del Deep Learning.

También se está utilizando en áreas como la robótica, donde los robots han aprendido a tomar decisiones basadas en sus propias experiencias en lugar de seguir instrucciones explícitas.

El Deep Learning es una potente herramienta para extraer características complejas de los datos, pero no es la mejor opción en todas las situaciones. El Deep Learning funciona bien cuando se tienen grandes cantidades de datos etiquetados y se quiere construir modelos que puedan generalizar bien.

Si los datos no están etiquetados, o si las etiquetas no identifican con precisión lo que estos datos representan, entonces el Deep Learning puede no ser la opción más adecuada. En ese caso, puede ser más útil recurrir a modelos sencillos basados en el Machine Learning.

Machine Learning vs IA

El Machine Learning es una subárea a su vez de la Inteligencia Artificial (IA), que abarca una amplia gama de tecnologías que permiten a las máquinas aprender sin ser programadas explícitamente para ello. El Machine Learning puede considerarse un proceso automatizado que permite a los ordenadores hacer predicciones basadas en experiencias y datos previos.

El primer uso del Machine Learning fue en la década de 1950, cuando se utilizó para predecir los resultados de las elecciones presidenciales de Estados Unidos basándose en el recuento de votos de convocatorias anteriores. Desde entonces, se ha utilizado en muchos sectores diferentes, como el financiero o incluso en el ámbito deportivo, véase la película Moneyball: Rompiendo las reglas protagonizada por Brad Pitt. En todos estos casos su uso ha sido para hacer predicciones sobre acontecimientos futuros basadas en datos recogidos de experiencias pasadas. La evolución de esta tecnología hace que cada vez esté más cerca la consecución de sistemas con capacidades humanas.

Es importante señalar que la IA es un término más amplio que el Machine Learning. El Machine Learning se refiere a un subconjunto específico de la IA y, como tal, puede considerarse que está más centrado en los algoritmos y los datos, mientras que la IA se centra más en las aplicaciones. Esto puede causar cierta confusión en cuanto a su uso en la vida cotidiana: el Machine Learning suele implementarse dentro de un sistema de IA y, por tanto, no siempre queda claro si se refiere a la tecnología en general o sólo a una pequeña parte de ella.

La IA se refiere a la capacidad de un sistema de “pensar”, “sentir” y “aprender” como los humanos. El objetivo no es necesariamente que las máquinas se conviertan en seres sensibles con emociones, sino que se trata de dotarles de la suficiente capacidad cognitiva para que sean capaces de resolver problemas más rápido de lo que los humanos podrían esperar por sí solos.

Tras diversos experimentos científicos, se tiende a pensar que el cerebro humano no tiene múltiples mecanismos de acción y utiliza cada uno de ellos para realizar una tarea en concreto. Es decir, no tenemos un “algoritmo” para saber saltar y otro para saber dibujar. Sino que se tiene un único mecanismo de aprendizaje.

De esta forma, se cree cada vez más en la capacidad de construir una inteligencia artificial capaz de sobrepasar los límites de la mente humana, o lo que se conocería como una ASI. Aun así, esto todavía es bastante lejano y hasta ahora únicamente se han construido sistemas conocidos como inteligencias artificiales estrechas (ANI), que son capaces de realizar una única tarea para la cual están orientadas.

Machine Learning vs Data Science

El Machine Learning es una subárea de la ciencia de datos, que consiste en el proceso de extraer conocimientos a partir de múltiples fuentes de datos. Los científicos de datos utilizan el Machine Learning como una de sus herramientas para construir modelos predictivos y extraer conclusiones a partir de los datos.

El Data Science es una disciplina que estudia el comportamiento de los datos y su relación con la realidad. Puede considerarse como el estudio de todo lo relacionado con los datos, desde el análisis de Big Data, pasando por la analítica predictiva y el Machine Learning, hasta temas más avanzados como el procesamiento del lenguaje natural o la visión por ordenador.

El Machine Learning es una parte de la ciencia de los datos que se centra en las técnicas de reconocimiento automático de patrones en lugar de las técnicas de programación tradicionales. Esto permite obtener conocimientos a partir de grandes volúmenes de información en bruto y construir modelos basados en ella con una mínima intervención manual por parte de los humanos.

El Machine Learning por tanto tan solo supone una de las competencias que debería de tener un científico de dato. Mientras que el Machine Learning comprende únicamente la construcción de modelos estadísticos y de algoritmos, un científico de datos debe de ser capaz de, mediante esos modelos, hacer inferencia y obtener una interpretación correcta de los datos en bruto.

Un ejemplo que, bajo mi punto de vista, muestra claramente la diferencia que existe entre ambas tecnologías, es el producto final que se genera con cada una de ellas. El producto final generado por un Ingeniero de Machine Learning es un bloque de código (algoritmo) capaz de hacer predicciones sobre los datos que se le han proporcionado. Por otro lado, el producto final que genera un científico de datos es un archivo de texto en el que exponen las conclusiones obtenidas tras analizar los datos que se le han proporcionado.

Machine Learning vs Data Mining

El Data Mining es una disciplina que se ocupa de extraer información relevante de grandes bases de datos, mientras que Machine Learning es una disciplina que trata de aprender a través de la experiencia, sin necesidad de tener un conjunto predeterminado de datos sobre los que trabajar.

La mayoría de los algoritmos de Machine Learning permiten predecir, descubrir patrones, categorizar, clasificar y en definitiva aprender a partir de la experiencia. Mientras tanto, el Data Mining tiene como objetivo tomar decisiones sobre las estructuras y características del sistema utilizando algunas evaluaciones y reglas establecidas previamente por el usuario.

Cuando analizamos la relación que existe entre ambas tecnologías, surge otra diferencia fundamental. El Data Mining es un proceso que incorpora el trabajo con bases de datos y el uso de técnicas de Machine Learning. Es decir, durante los procesos de Data Mining se hace uso de técnicas de Machine Learning para encontrar las relaciones existentes entre las diferentes características.

En cambio, el Machine Learning no necesita del Data Mining. El uso de estas técnicas previo a la introducción de los datos en los modelos puede facilitar la construcción de estos, ya que conocer si existen ciertas relaciones entre las variables puede ayudar a predecirlas. Aun así, no es necesario e imprescindible su uso.

En definitiva, ambas tecnologías hacen un análisis completamente distinto de los datos con los que trabajan. Mientras que el Data Mining trata de hacer un análisis prescriptivo el Machine Learning trata de hacer un análisis predictivo, con el objetivo de hacer estimaciones a futuro.

Machine Learning vs Big Data

El Big data se refiere específicamente a la gestión de grandes volúmenes de datos, tanto estructurados como no estructurados, presentes en una empresa u organización, por ejemplo, información de clientes o métricas internas. El Machine Learning es un muy buen complemento del Big Data, ya que permite procesar más información y extraer conclusiones más profundas de los datos que se poseen.

El Big Data no sólo consiste en almacenar grandes cantidades de información en bases de datos, sino también en procesar esta información de forma rápida y precisa para dar respuestas a preguntas empresariales o problemas científicos.

Es por ello por lo que este se utiliza a menudo junto con el Machine Learning, porque permite a los ordenadores analizar estas ingentes cantidades de datos en mucho menos tiempo. Sin embargo, esto también puede ser una desventaja, porque el proceso se vuelve demasiado complejo para que los humanos lo entiendan de principio a fin.

El Machine Learning no es totalmente nuevo, se ha utilizado durante años en sectores como el financiero y el sanitario. Sin embargo, los recientes avances tecnológicos han hecho que este sea más accesible para las empresas. Como resultado, muchas están empezando a explorar cómo pueden utilizar el Machine Learning y el Big Data para mejorar sus operaciones y procesos.

Conclusión

El Machine Learning es una de las tecnologías más demandadas por las empresas. También, se trata del sector que más crece en la Industria 4.0 y en el que la inversión ha aumentado exponencialmente.

En la actualidad existen muchas soluciones basadas en estas tecnologías, y algunas de ellas se hospedan incluso en sistemas de Cloud Computing, otro de los grandes avances de la informática reciente. Aunque todos estos conceptos lleven mucho tiempo con nosotros (la primera Inteligencia Artificial se desarrolló en 1940), la aparición del Big Data y de las nuevas formas de trabajar con la información junto con las capacidades de cómputo de los procesadores actuales hace que el Machine Learning y el Deep Learning estén presentes cada vez en más procesos empresariales.

A pesar de las diferencias presentadas entre estas tecnologías, lo cierto es que en la actualidad la mayoría de las empresas trabajan con todas ellas con el objetivo de ofrecer soluciones que se ajusten a sus necesidades.

Es importante comprender cómo funciona el Machine Learning para saber aprovechar sus ventajas y, sobre todo, para identificar donde puede ser provechoso su uso. Asimismo, es fundamental conocer las diferencias entre esta tecnología y otras como el Deep Learning o la IA (Inteligencia Artificial), ya que se tratan de herramientas que tienen en común la capacidad de aprender a partir de los datos disponibles pero que se distinguen por su utilización en diferentes contextos específicos.