La inteligencia, en pleno siglo XXI, trasciende las fronteras de la mente. Mucho escuchamos decir que ahora los computadores son más inteligentes que los cerebros y que pronto los robots sustituirán a los humanos para pasar a dominar el mundo.
Está muy arraigada la creencia de que por más inteligente que pueda ser un computador, nunca podrá tener la capacidad de pensar. Sin ánimos de fatalismo, el aprendizaje automático ha revolucionado de forma decisiva el campo de la computación, facilitando la realización de todo tipo de tareas de forma digital y no manual. El aprendizaje automático, también conocido en inglés como machine learning, es un campo de la computación que lleva a otro nivel a la inteligencia artificial: hace que las computadoras aprendan a pensar.
No, no es tan literal. Los computadores no desarrollaron un cerebro y ahora tienen emociones. Simplemente el machine learning desarrolla algoritmos que hacen que las máquinas puedan aprender por su cuenta y responder a determinadas preguntas con bastante certeza. Para desarrollar estos algoritmos, existen dos modalidades: aprendizaje supervisado y no supervisado.
Aprendizaje supervisado: funcionamiento y tipos
La primera modalidad de aprendizaje que tiene el machine learning es la de aprendizaje supervisado. Usándola, se entrena al algoritmo otorgándole las preguntas, denominadas características, y las respuestas, denominadas etiquetas. Esto se hace con la finalidad de que el algoritmo las combine y pueda hacer predicciones.
Existen, a su vez, dos tipos de aprendizaje supervisado:
· Regresión: tiene como resultado un número específico. Si las etiquetas suelen ser un valor numérico, mediante las variables de las características, se pueden obtener dígitos como dato resultante.
· Clasificación: en este tipo, el algoritmo encuentra diferentes patrones y tiene por objetivo clasificar los elementos en diferentes grupos.
El algoritmo no está en capacidad de determinar a qué grupo pertenece un valor o cuál es el resultado de una operación. Solamente logra relacionar características con etiquetas y así obtener un resultado.
Aprendizaje no supervisado: ¿en qué consiste?
A diferencia del aprendizaje supervisado, en el no supervisado solo se le otorgan las características, sin proporcionarle al algoritmo ninguna etiqueta. Su función es la agrupación, por lo que el algoritmo debería catalogar por similitud y poder crear grupos, sin tener la capacidad de definir cómo es cada individualidad de cada uno de los integrantes del grupo.
¿Cómo se aplica esto en los softwares de automatización?
El funcionamiento del machine learning y sus dos modalidades son muy fáciles de comprender. Pero, ¿cómo estos algoritmos pueden aplicarse en la vida real? Aunque cualquier particular puede desarrollar diferentes mecanismos simples y aplicarlos con algunos programas informáticos, lo mejor es obtener softwares que hagan todo el trabajo por ti.
Cualquier programa que aplique la machine learning puede simplificar trabajos de bases de datos y por tanto, ahorrarle a muchos empleados centenares de horas de trabajo. Además, se está involucrando activamente la automatización cognitiva, que incluye a imágenes y documentos no estructurados, lo que amplía aún más las capacidades de agrupación, clasificación y regresión.