Machine learning: qué es
El machine learning, o aprendizaje automático, consiste en esto: en lugar de escribir reglas dentro de un programa, le das ejemplos y él deduce la regla por sí mismo. La mayoría de las herramientas de IA de hoy se construyen así.
El machine learning explicado con un ejemplo
En la programación clásica, alguien escribe la regla: si pasa esto, haz aquello. En el machine learning aportas muchos ejemplos y el programa encuentra el patrón que los explica.
Por eso funciona en tareas para las que nadie sabe escribir reglas. Nadie sabría decir con precisión qué hace que una imagen sea un gato, pero cualquiera puede aportar un millón de ejemplos.
Machine learning e inteligencia artificial
La inteligencia artificial es el término general, el machine learning es una forma de llegar a ella, y los modelos de lenguaje de hoy usan una rama concreta de él.
En la conversación diaria las tres cosas se llaman IA. En la práctica rara vez da problemas, pero conviene saber que no son sinónimos en cuanto empiezas a leer documentación.
Dónde ya lo usas
El filtro de spam, las recomendaciones, el cálculo de rutas, la detección de fraude, el procesado de fotos del móvil, el teclado predictivo. Todo es machine learning, y todo existía mucho antes de los chatbots.
Lo cual es el mejor argumento de que la idea no es nueva. Lo nuevo es que ahora funciona así de bien con texto.
Preguntas frecuentes
¿Qué es el machine learning en una frase?
Conseguir que un programa deduzca la regla a partir de ejemplos, en vez de que alguien se la escriba.
¿El machine learning es lo mismo que la IA?
No. La IA es la idea más amplia y el machine learning es un camino para llegar a ella. Hay IA que no aprende nada y solo sigue reglas.
¿Hacen falta matemáticas para el machine learning?
Para construirlo, sí. Para usar bien las herramientas, o para entender por qué un modelo falla, basta con entender la lógica.