Machine Learning
Definición de Machine Learning
El Machine Learning (ML) o aprendizaje de máquinas (aunque comúnmente se conoce como aprendizaje automático) es una rama de la inteligencia artificial (IA) que consiste en capacitar a las computadoras para que aprendan y mejoren sin una programación explícita.
En lugar de depender de reglas predefinidas, los algoritmos de ML pueden analizar grandes cantidades de datos y extraer patrones, lo que les permite hacer predicciones y decisiones sobre datos nunca antes vistos.
El objetivo del machine learning es crear sistemas que puedan realizar tareas que normalmente requieren de la inteligencia humana, como el razonamiento, la clasificación, la predicción, la detección o la generación.
Tipos de aprendizaje
Existen diversos métodos por los cuales se puede entrenar a una inteligencia artificial para que aprenda a realizar una o varias tareas. Aquí te comentamos algunos de los tipos de aprendizaje más importante:
Aprendizaje supervisado
Es un tipo de aprendizaje en donde se proporciona al sistema tanto los datos de entrada como los datos de salida esperados, es decir, los datos de salida están etiquetados con la respuesta correcta.
El objetivo es que el sistema aprenda a asociar los datos de entrada con los datos de salida, y pueda predecir la salida correcta para nuevos datos de entrada.
Aprendizaje no supervisado
En este tipo de aprendizaje se le proporciona al sistema solo los datos de entrada, sin los datos de salida que son esperados.
El objetivo es que el sistema aprenda a encontrar patrones, similitudes o diferencias entre los datos, y pueda agruparlos o estructurarlos de alguna manera.
Aprendizaje reforzado con retroalimentación humana
El aprendizaje por refuerzo es una técnica que permite al sistema aprender a tomar decisiones óptimas mediante el uso de recompensas y castigos. Por otro lado, la orientación humana es una forma de darle al sistema información adicional para así poder llegar mejor a la respuesta deseada.
En el aprendizaje reforzado con retroalimentación humana (Reinforcement Learning with Human Feedback o RLHF ) se mezclan estas dos técnicas para tener resultados aún mejores en situaciones que podrían ser más complicadas de evaluar para una IA. La técnica de RLHF es una de las arquitecturas de aprendizaje principales de Chat GPT.
Beneficios del machine learning
El machine learning ofrece una serie de beneficios para diversos ámbitos y sectores de la sociedad, como:
- Aumento de eficiencia: El machine learning puede realizar tareas complejas, repetitivas o tediosas de forma más rápida, precisa y económica que los humanos, lo que permite ahorrar tiempo, recursos y costes.
- Proyecta escenarios futuros: el aprendizaje automático puede analizar grandes cantidades de datos y extraer patrones que ayuden a predecir el comportamiento futuro de los consumidores, los mercados, los riesgos, las ventas, etc.
- Impulsa la innovación: el aprendizaje automático puede descubrir nuevas soluciones y oportunidades que mejoren la calidad, la seguridad, la eficiencia y la competitividad de los productos o servicios.
Desafíos y limitaciones del machine learning
El machine learning también plantea una serie de desafíos y limitaciones para diversos ámbitos y sectores de la sociedad, como:
- Falta de transparencia: El machine learning puede ser opaco o difícil de entender, especialmente cuando utiliza algoritmos complejos. Esto puede dificultar la comprensión de los procesos, las decisiones o las acciones del sistema, y puede generar desconfianza hacia la tecnología.
- Sesgo y discriminación: El machine learning puede reproducir o amplificar los sesgos o prejuicios sociales que existen en los datos, los algoritmos o los diseñadores. Esto puede provocar resultados injustos o inexactos, y afectar negativamente a ciertos grupos o individuos, en función de su género, raza, edad u otras características.
