Machine Learning o aprendizaje automático, una profesión de futuro

El Machine Learning o «aprendizaje automático», una interesante rama de la inteligencia artificial (IA), es un campo del que oímos hablar mucho últimamente y que sin duda irá ganando todavía más relevancia a lo largo de los próximos años. Cada vez son más las empresas que invierten en esta tecnología y, concretamente, en Deep Learning, un área dentro del aprendizaje automático que en español se denomina «aprendizaje profundo». Como consecuencia, los expertos prevén que, en los próximos años, se genere todo un mercado en torno a la inteligencia artificial que, obviamente, necesitará personal cualificado. En este artículo te enseñamos en qué consiste exactamente el Learning Machine o aprendizaje automático y cómo formarte en este campo.   Machine Learning o aprendizaje automático, rama de la inteligencia artificial (IA)  

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático (en inglés, Machine Learning) es una rama de la informática que ha surgido a partir del estudio del reconocimiento de patrones y de la teoría del aprendizaje computacional, dentro del área de la inteligencia artificial; y, básicamente, es lo que permite que las máquinas u ordenadores aprendan solos a partir de una serie de modelos o ejemplos. En este sentido, el aprendizaje automático es lo que convierte a los ordenadores en máquinas inteligentes capaces de actuar y de tomar decisiones por iniciativa propia, basadas en los datos que tienen a su disposición. En cierto modo, esta disciplina confluye, a menudo, con la minería de datos y el análisis estadístico y probabilístico.  

¿Cuáles son sus aplicaciones?

Sus aplicaciones son muy diversas. Se puede utilizar, entre otras cosas en:

  • Motores de búsqueda
  • Diagnósticos médicos
  • Coches autónomos
  • Análisis del mercado de valores
  • Clasificación de secuencias de ADN
  • Filtros de spam para el correo electrónico
  • Reconocimiento del habla y del lenguaje escrito
  • Juegos
  • Etc.

Uno de los ejemplos más recientes y que parece haber conmocionado a los países asiáticos es el de Alphago, el sistema de inteligencia artificial (IA) desarrollado por Google DeepMind, que no sólo ha demostrado que es capaz de jugar al Go, sino que recientemente ha derrotado a Lee Sedol, el campeón del mundo de esta disciplina en un torneo a 5 partidas, con un parcial de 4-1 a favor de Alphago. El Go es un juego de estrategia que nació en China hace más de 2.500 años y que hasta ahora era terreno vedado para cualquier ordenador, debido no sólo a su enorme complejidad, sino a que jugarlo requiere una gran intuición. Según los desarrolladores de Alphago, el éxito del sistema se debe a que utiliza el aprendizaje automático de forma continua, es decir, no solo aprende previamente a modo de preparación, sino que aprende sobre la marcha durante el juego, tanto de los movimientos de su contrincante como de sus propios errores. Otro sistema de Inteligencia Artificial muy avanzado ya es la supercomputadora Watson, de IBM.  

El futuro del aprendizaje automático. ¿Constituye una amenaza para las personas?

Pues según los expertos, no necesariamente. No hay duda de que esta capacidad de aprendizaje de las máquinas cambiará el mundo tal como lo conocemos. Ordenadores y robots irán reemplazando poco a poco a los humanos en muchas de las profesiones tradicionales. No obstante, paralelamente a esta destrucción de empleo irán surgiendo nuevos empleos relacionados con este campo. Según Pedro Domingos, Profesor de la Universidad de Washington y autor del libro “The Master Algorithm”, algunas profesiones desaparecerán; otras no desaparecerán, pero sufrirán cambios, pudiendo llegar muy diferentes de cómo son actualmente; y surgirán muchas otras completamente nuevas que ahora ni siquiera imaginamos. El mejor modo de afrontar esto, según él, es no pensar en cómo puedo competir con los ordenadores, sino en cómo puedo aprovecharlos para hacer mejor mi trabajo.

“Los humanos y los ordenadores tienen fortalezas y debilidades complementarias, por lo que los mejores resultados se obtienen cuando colaboran”, señala Domingo.

Según él, esto es lo que veremos en la mayoría de los campos. En este sentido, harán falta numerosos programadores, ingenieros, matemáticos, analistas… y en definitiva, cualquier profesión relacionada con los ordenadores, la robótica, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, el análisis de big data, etc. Todos ellos son campos relativamente recientes y en continuo avance, en los que harán falta numerosos profesionales en los próximos años. De ahí que las principales universidades y plataformas de MOOC estén empezando a ofrecer programas de estudio o cursos especializados en estas áreas.  

Cursos disponibles sobre aprendizaje automático

En la plataforma Udacity

  • «Machine Learning Engineer Nanodegree”: es un programa de estudio especializado en aprendizaje automático (disponible sólo en inglés). Consta de varios módulos y está teniendo un enorme éxito en la plataforma.
  • «Intro to Machine Learning”: curso introductorio gratuito (disponible sólo en inglés). El curso se puede realizar de forma independiente como parte de un programa más amplio de análisis de datos, denominado: “Data Analyst Nanodegree”.
  • Machine Learning: Supervised, Unsupervised & Reinforcement”: curso ofrecido por Georgia Tech, también gratuito (disponible sólo en inglés). Los materiales del curso son similares a los de una de las asignaturas del Máster en Ciencias de la Computación del Instituto Tecnológico de Georgia.

En la misma plataforma se pueden encontrar también cursos de introducción a la inteligencia artificial y de áreas específicas del aprendizaje automático, como el aprendizaje por refuerzo o el aprendizaje no supervisado, entre otros.   Cursos en Udacity   Un gran punto a favor de Udacity, es que en los programas Nanodegree, contratando la opción Plus, te garantizan un empleo al finalizar el programa o se comprometen a devolverte el dinero.   En la plataforma Coursera

  • «Aprendizaje automático”: curso ofrecido por la universidad de Stanford. Dispone de subtítulos en español y la próxima edición está a punto de empezar, concretamente, el 21 de marzo.
  • Neural Networks and Machine Learning: curso de la Universidad de Toronto (en inglés) sobre las redes neuronales y cómo se utilizan en el aprendizaje automático.
  • Maching Learning: curso de la Universidad de Washington, impartido por Pedro Domingos, en el que podrás familiarizarte con los algoritmos del aprendizaje automático, desde los más básicos a los más sofisticados.
  • Build Intelligent Applications”: un programa especializado en aprendizaje automático (en inglés), creado también por la Universidad de Washington y que consta de cinco cursos, que se pueden realizar de forma independiente o en conjunto, como parte del programa de estudio, para obtener un certificado final.
  • Practical Machine Learning”: curso creado por la Universidad Johns Hopkins. Se puede hacer de forma independiente o como parte del programa especializado en Data Science.

Se pueden encontrar más cursos relacionados en la plataforma Coursera.   En la plataforma Edx

  • Data Science and Machine Learning Essentials: curso gratuito publicado (en inglés) por Microsoft, en colaboración con expertos del MIT. Por 49 dólares podemos conseguir un certificado oficial al completar el curso.
  • Machine Learning for Data Science and Analytics: curso creado por la Universidad de Columbia, también gratuito (en inglés) y de nivel introductorio.

En la plataforma OpenCourseWare

  Si te interesa el tema, en el siguiente vídeo encontrarás una charla sobre Machine Learning en la que se explica con detalle en qué consiste el aprendizaje automático y otros conceptos relacionados, como el deep learning o las redes neuronales. También se mencionan diversos ejemplos de aplicación de esta tecnología en numerosos aspectos de nuestra vida diaria. Por ejemplo, ¿sabías que Amazon o Spotify también utilizan el aprendizaje automático?  

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  1. sandy avila (@ProgrammingFast) 8 años ago

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