Guía para principiantes para entender el machine learning

El machine learning (o aprendizaje automático) está en todas partes. Desde la recomendación de tu próxima serie en Netflix hasta el filtro que clasifica tus correos no deseados, esta rama de la inteligencia artificial moldea discretamente nuestra vida cotidiana. Sin embargo, el término puede parecer intimidante, reservado para una élite de matemáticos e ingenieros. Como ingeniero apasionado por la divulgación tecnológica, mi objetivo es desglosar este tema complejo en conceptos simples y accesibles. Según nuestra experiencia, comprender los fundamentos del machine learning no solo es fascinante, sino que se ha convertido en una habilidad esencial para navegar en el mundo del mañana. Esta guía está diseñada para ti, el principiante curioso, para darte las claves para entender cómo aprenden las máquinas.

En pocas palabras, el machine learning es una tecnología que permite a los ordenadores aprender a partir de datos, sin haber sido explícitamente programados para cada tarea. Olvídate de las largas secuencias de instrucciones si... entonces... si no.... La idea es proporcionar a un algoritmo una gran cantidad de datos y dejar que identifique patrones por sí mismo.

La fórmula básica es la siguiente:

Datos + Algoritmo = Modelo

El modelo es el producto final de este aprendizaje. Es una especie de "cerebro" especializado, entrenado para realizar una tarea específica, como reconocer gatos en fotos o predecir el tiempo.

La analogía del aprendizaje humano

Imagina que le estás enseñando a un niño a reconocer una bicicleta. No le das una lista de reglas estrictas ("si tiene dos ruedas, un manillar y pedales, es una bicicleta"). Simplemente le muestras muchos ejemplos de bicicletas de todas las formas y colores. Progresivamente, su cerebro crea su propio modelo de lo que es una bicicleta. El machine learning funciona con un principio muy similar.

El machine learning se divide principalmente en tres grandes enfoques. Comprender esta distinción es el primer paso crucial para entender el funcionamiento de esta tecnología.

1. Aprendizaje Supervisado (Supervised Learning)

Es la forma más común de machine learning. Aquí, los datos de entrenamiento están "etiquetados". Cada ejemplo va acompañado de la respuesta correcta.

• ¿Cómo funciona? El algoritmo compara sus predicciones con las etiquetas correctas y se ajusta para reducir el error. Es como aprender con un profesor que te corrige cada vez.
• Ejemplos concretos:
  • Clasificación: Ordenar correos electrónicos en "spam" o "no spam". La etiqueta es la categoría.
  • Regresión: Predecir el precio de un apartamento en función de su superficie, ubicación, etc. La etiqueta es el precio.

2. Aprendizaje No Supervisado (Unsupervised Learning)

En este caso, los datos no están etiquetados. El objetivo del algoritmo no es predecir una salida correcta, sino descubrir estructuras y patrones ocultos en los datos.

• ¿Cómo funciona? El algoritmo explora los datos para agrupar elementos similares o para identificar comportamientos anómalos. Es como un detective que busca conexiones en un montón de pruebas sin saber qué crimen se ha cometido.
• Ejemplos concretos:
  • Clustering: Segmentar a los clientes de un sitio de e-commerce en grupos de compradores similares para campañas de marketing dirigidas.
  • Detección de anomalías: Detectar una transacción fraudulenta con una tarjeta de crédito porque se sale del comportamiento de compra habitual.

3. Aprendizaje por Refuerzo (Reinforcement Learning)

Este enfoque está inspirado en la psicología conductual. El algoritmo, llamado "agente", aprende interactuando con un entorno. Recibe recompensas por las acciones correctas y penalizaciones por las incorrectas.

• ¿Cómo funciona? El agente busca maximizar su recompensa total a largo plazo mediante ensayo y error. Es el mismo principio que adiestrar a un animal con premios.
• Ejemplos concretos:
  • Juegos: La IA AlphaGo de DeepMind aprendió a vencer a los mejores jugadores del mundo en el juego de Go con este método.
  • Robótica: Un robot aprende a caminar siendo recompensado cada vez que avanza sin caerse.

Para desmitificar el proceso, nada mejor que un ejemplo sencillo. Vamos a utilizar la biblioteca de Python más popular para el machine learning, scikit-learn, para crear un modelo de regresión lineal muy simple. El objetivo: predecir el precio de un apartamento en función de su superficie.

Esto es solo un vistazo, pero ilustra perfectamente el proceso de desarrollo de software de IA.

Paso 1: Los datos (muy simplificados)

Imaginemos que tenemos los siguientes datos:

• 50 m²: 200 000 €
• 70 m²: 300 000 €
• 100 m²: 450 000 €

Paso 2: El código en Python

python
# Importar las herramientas necesarias
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

# 1. Nuestros datos de entrenamiento
# Las superficies en m² (características, denotadas como X)
X_train = np.array([[50], [70], [100]])

# Los precios correspondientes en euros (etiquetas, denotadas como y)
y_train = np.array([200000, 300000, 450000])

# 2. Crear el modelo
model = LinearRegression()

# 3. Entrenar el modelo con nuestros datos
model.fit(X_train, y_train)

# 4. Hacer una predicción para un nuevo apartamento
superficie_a_predecir = np.array([[85]]) # Un apartamento de 85 m²

precio_predicho = model.predict(superficie_a_predecir)

print(f"Precio predicho para un apartamento de 85 m²: {int(precio_predicho[0])} €")
# Resultado esperado (aproximadamente): Precio predicho para un apartamento de 85 m²: 375000 €

Paso 3: Lo que ha hecho el código

1. Datos: Hemos proporcionado ejemplos (X) con las respuestas correctas (y).
2. Creación del modelo: Hemos elegido un algoritmo simple, la LinearRegression.
3. Entrenamiento (fit): Aquí es donde ocurre el aprendizaje. El modelo ha encontrado la "línea" matemática que mejor representa la relación entre la superficie y el precio.
4. Predicción (predict): Hemos utilizado el modelo entrenado para estimar el precio de un nuevo dato que nunca había visto.

Por supuesto, los proyectos reales implican millones de puntos de datos y modelos mucho más complejos, pero el principio básico sigue siendo el mismo. De hecho, este enfoque está en el corazón de muchas herramientas de python para finanzas para predecir la cotización de las acciones.

Uno de los aspectos más importantes que hay que entender, y que nuestra experiencia nos ha enseñado a no pasar por alto, es el problema de los sesgos. Un modelo de machine learning no es más que el reflejo de los datos con los que ha sido entrenado. Si los datos son sesgados, el modelo también lo será.

Un ejemplo famoso es el de una herramienta de reclutamiento por IA que había sido entrenada con los CV de los empleados de una empresa durante los últimos 10 años. Como la empresa había contratado mayoritariamente a hombres, la IA "aprendió" a penalizar los CV que contenían palabras como "mujer" o mencionaban universidades femeninas. Es un ejemplo perfecto del sesgo en la IA donde la tecnología amplifica los prejuicios humanos existentes.

La fiabilidad (Trustworthiness) de un sistema de IA depende enteramente de la calidad e imparcialidad de los datos de entrada. Es un desafío ético y técnico fundamental para todos los profesionales del campo.

Si esta guía ha despertado tu curiosidad, aquí tienes algunos recursos fiables para ir más allá:

• Cursos en línea: La plataforma Coursera ofrece el curso histórico y fundamental de Andrew Ng, "Machine Learning Specialization". Es una referencia absoluta.
• Comunidades y competiciones: El sitio Kaggle es la meca de los científicos de datos. Allí encontrarás conjuntos de datos, competiciones y cuadernos de código compartidos por la comunidad.
• Herramientas para empezar: Comienza con la biblioteca de Python scikit-learn para sus modelos clásicos, y luego explora TensorFlow (Google) y PyTorch (Meta) para el deep learning (una sub-rama del machine learning).
• Desarrollar habilidades relacionadas: Dominar la inteligencia artificial hoy en día también significa saber cómo comunicarse con ella. Disciplinas como el prompt engineering se están volviendo esenciales.

Para garantizar la exactitud y la credibilidad de esta guía, nos basamos en fuentes de referencia en el campo de la informática y la inteligencia artificial.

• Scikit-learn User Guide (https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html) - La documentación oficial de la biblioteca de machine learning más utilizada en Python. Un recurso técnico de primer nivel.
• Google AI - Learn with Google AI (https://ai.google/learn/) - El portal educativo de Google, que ofrece cursos, guías y herramientas para todos los niveles, desde principiantes hasta expertos.
• "Artificial Intelligence: A Modern Approach" por Stuart Russell y Peter Norvig - Considerado el manual universitario de referencia sobre inteligencia artificial en todo el mundo. Ofrece una base teórica extremadamente sólida.
• ArXiv.org (Computer Science > Machine Learning) (https://arxiv.org/list/cs.LG/recent) - La base de datos de prepublicaciones gestionada por la Universidad de Cornell donde la mayoría de las nuevas investigaciones en machine learning se publican incluso antes de la revisión por pares.