El secreto detrás de las recomendaciones perfectas de canciones y series en las plataformas

El ‘machine learning’, o aprendizaje automático, es una rama de la inteligencia artificial que ha transformado la capacidad de las máquinas para aprender y predecir patrones sin ser programadas explícitamente. Desde asistentes virtuales y plataformas de ‘streaming’ hasta la personalización en el comercio electrónico, el ‘machine learning’ está presente en numerosas aplicaciones cotidianas. Esta tecnología, en constante evolución, se basa en el procesamiento de grandes volúmenes de datos para mejorar continuamente su desempeño y ofrecer soluciones innovadoras en diversos campos.

Un maestro en el reconocimiento de patrones

El ‘machine learning’ ha demostrado ser un maestro en el reconocimiento de patrones y la predicción de resultados. Esta tecnología utiliza algoritmos avanzados para analizar grandes conjuntos de datos y encontrar patrones significativos, lo que permite realizar recomendaciones y tomar decisiones informadas. Según un estudio de GrandViewResearch, el mercado del ‘machine learning’ está valorado en 66.740 millones de dólares en 2024 y se espera que alcance los 89.970 millones de dólares en solo un año.

El proceso de ‘machine learning’ generalmente sigue tres pasos básicos, según la Escuela de Información de la Universidad de California (Berkeley): primero, realiza cálculos basados en los datos para encontrar patrones; luego, mide la precisión de sus decisiones mediante una función de error; y finalmente, ajusta su toma de decisiones para reducir el margen de error en el futuro. Estos pasos permiten a los algoritmos mejorar continuamente y adaptarse a nuevas tareas.

Diferentes tipos de aprendizaje

El ‘machine learning’ se divide en tres categorías principales, según el uso de los datos, como se detalla en un artículo de MIT Technology Review:

1. Aprendizaje supervisado: Los datos están etiquetados para indicar a la máquina qué patrones buscar, similar a un perro rastreador que sabe qué olor seguir. Este tipo de aprendizaje es el más común y se utiliza en aplicaciones como las recomendaciones de contenido en plataformas como Netflix.
2. Aprendizaje no supervisado: Los datos no están etiquetados y la máquina busca patrones de manera independiente. Aunque es menos frecuente, se ha utilizado en campos como la ciberseguridad para detectar anomalías.
3. Aprendizaje por refuerzo: El algoritmo aprende a lograr un objetivo mediante ensayo y error, recibiendo recompensas o penalizaciones según sus decisiones. Este enfoque es útil en áreas donde la máquina debe adaptarse continuamente a nuevas situaciones, como en la robótica.

Aplicaciones en la vida cotidiana

El ‘machine learning’ está integrado en muchas tareas diarias, mejorando la eficiencia y personalización en diversas áreas. Montserrat Sacie, científica de datos en BBVA AI Factory, destaca que esta tecnología es especialmente eficaz en problemas de regresión, clasificación y modelado de series temporales. Algunos ejemplos prácticos incluyen:

• Estrategias de marketing: Los equipos de ventas utilizan algoritmos de ‘machine learning’ para analizar datos de clientes y posicionar mejor sus productos en los motores de búsqueda. Amazon y Netflix son ejemplos de empresas que personalizan recomendaciones basadas en el historial de compras y visualización de los usuarios.
• Atención al cliente: Los ‘chatbots’ y asistentes virtuales, como Alexa y Siri, utilizan ‘machine learning’ para comprender y responder preguntas de manera efectiva, mejorando la experiencia del usuario mediante el procesamiento de lenguaje natural.
• Filtrado de correos electrónicos: Servicios como Gmail utilizan algoritmos para clasificar automáticamente los correos electrónicos y detectar posibles mensajes de spam, protegiendo a los usuarios de correos maliciosos.
• Transacciones financieras: En el sector bancario, el ‘machine learning’ se utiliza para detectar fraudes, evaluar solicitudes de préstamos y predecir tendencias, mejorando la precisión y reduciendo el riesgo de errores humanos. BBVA, por ejemplo, utiliza esta tecnología para recomendar productos financieros personalizados a sus clientes.

Historia y evolución del ‘machine learning’

La historia del ‘machine learning’ se remonta a la década de 1950, cuando Marvin Minsky y Dean Edmunds del MIT desarrollaron la primera red neuronal artificial, SNARC. Este avance marcó la transición hacia una programación donde las máquinas podían definir sus acciones de manera autónoma. Desde entonces, el ‘machine learning’ ha evolucionado significativamente, con hitos como la victoria de Deep Blue de IBM sobre el campeón mundial de ajedrez Garri Kasparov en 1997, y el triunfo de AlphaGo sobre el jugador de Go Lee Sedol en 2016.

Estos logros han demostrado la capacidad de las máquinas para competir y superar a los humanos en tareas complejas. Hoy en día, el ‘machine learning’ continúa expandiendo sus posibilidades en campos como la medicina, donde se utiliza para detectar patrones en radiografías y mejorar la precisión en diagnósticos tempranos de cáncer.

El futuro del ‘machine learning’

El ‘machine learning’ ha recorrido un largo camino desde sus inicios y sigue siendo una tecnología en constante evolución. Su capacidad para aprender y adaptarse lo convierte en una herramienta invaluable en la resolución de problemas complejos y en la mejora de la eficiencia en diversas industrias. A medida que disponemos de más datos, el ‘machine learning’ continuará ampliando sus aplicaciones y transformando nuestra vida cotidiana, desde la personalización de servicios hasta la innovación en la atención médica y la seguridad financiera.