Machine Learning - Deep Learning

El Machine Learning, es una disciplina científica dentro del ámbito de la Inteligencia Artificial, capaz de crear sistemas que pueden aprender de forma automática y dirigido al desarrollo de técnicas para que las máquinas puedan tomar decisiones por sí mismas.

Aprender en este contexto significa identificar patrones complejos entre miles de datos. La máquina que aprende es un algoritmo que revisa todos esos datos y en base a ello extrae información o conclusiones relevantes que pueden por ejemplo, predecir comportamientos futuros. Estos sistemas mejoran de forma autónoma con el tiempo sin que sea necesaria la intervención humana.

En la actualidad, independientemente del ámbito en que se desarrolle nuestra actividad, tenemos mucha información disponible, muchos más datos y muchos más formatos.

¿Qué hacemos con toda esta información?

Una vez recogidos todos esos datos los entregamos a unos modelos matemáticos sencillos, en la práctica se trata de utilizar algoritmos para parsear estos datos, es decir, analizar o dividir una entrada de datos en componentes más fáciles de procesar, aprender de ellos y posteriormente ser capaces de hacer una predicción o sugerencia.

Como una evolución del Machine Learning en los últimos años aparece una nueva técnica,  considerada como un subconjunto dentro del Machine Learning, el Deep Learning o Aprendizaje Profundo.

Fuente: Pixabay

En Deep Learning, se proporciona un modelo a los sistemas para que estos puedan analizar, mediante ejemplos, y además un conjunto de instrucciones que sean capaces de modificar el modelo cuando ocurran errores. Con el tiempo esos modelos son perfeccionados por la propia máquina y serán capaces de solucionar el problema de forma extremadamente precisa, gracias a que el sistema será capaz de extraer patrones.

El funcionamiento de estos sistemas se asemeja al funcionamiento del cerebro humano, se aprende a través de ejemplos de la misma forma en que aprendemos los humanos.

A diferencia de lo que ocurre con el Machine Learning, el Deep Learning se encuentra menos sometido a la supervisión. Implica, por ejemplo, la creación de redes neuronales a gran escala que permiten que el ordenador aprenda y “piense” por sí mismo sin necesidad de intervención humana directa.

En la actualidad son muchas las áreas de desarrollo del Deep Learning, por ejemplo, los sistemas de reconocimiento de voz que se incluye en Google Now o en el sistema de Apple denominado Siri. Google lleva años trabajando en este campo utilizando Deep Learning para mejorar sus servicios, incluidos los que utilizan sus teléfonos móviles Android y sus asistentes virtuales para poder hacer consultas en lenguaje natural, tanto al buscador como a los asistentes presentes en los dispositivos móviles.

Las tecnologías de Machine Learning van a contribuir a potenciar nuestras capacidades en muchos de los ámbitos del conocimiento humano.