Machine learning

SJM Computación 4.0 1
Por: ENMER LEANDRO R.

INTRODUCCIÓN
Debido al aumento de la capacidad y al abaratamiento de las tecnologías de la información y de
los sensores, podemos producir, almacenar y enviar más datos que nunca antes en la historia. De
hecho, se calcula que el 90% de los datos disponibles actualmente en el planeta se ha creado en
los últimos dos años, produciéndose actualmente en torno a 2,5 quintillones
(2.500.000.000.000.000.000) de bytes por día, siguiendo una tendencia fuertemente creciente.
Estos datos alimentan los modelos de Machine Learning y son el impulso principal del auge que
esta ciencia ha experimentado en los últimos años.
Los investigadores estaban ávidos por encontrar una forma en la cual las computadoras pudieran
aprender únicamente basándose en datos.
Sucedió con el paso de los años que el machine learning comenzó a enfocarse en diferentes
asuntos, tales como el razonamiento probabilístico, investigación basada en la estadística,
recuperación de información, y continuó profundizando cada vez más en el reconocimiento de
patrones (todos estos asuntos aplicados a procesos de ingeniería, matemáticas, computación y
otros campos relacionados con objetos físicos o abstractos).
Esto ocasionó que en los 90 se separara de la IA para convertirse en una disciplina por sí sola.

DEFINICIÓN
El aprendizaje automático o aprendizaje automatizado o aprendizaje de máquinas (del
inglés, machine learning) es el subcampo de las ciencias de la computación y una rama de
la inteligencia artificial, cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan que las
computadoras aprendan.
Machine Learning es la ciencia que permite que las computadoras aprendan y actúen como lo
hacen los humanos, mejorando su aprendizaje a lo largo del tiempo de una forma autónoma,
alimentándolas con datos e información en forma de observaciones e interacciones con el
mundo real.
Machine learning ofrece una manera eficiente de capturar el conocimiento mediante la
información contenida en los datos, para mejorar de forma gradual el rendimiento de modelos
predictivos y tomar decisiones basadas en dichos datos.

DEFINICIÓN (continuación)
El aprendizaje automático también está estrechamente relacionado con el reconocimiento de
patrones. El aprendizaje automático puede ser visto como un intento de automatizar algunas
partes del método científico mediante métodos matemáticos. Por lo tanto es un proceso
de inducción del conocimiento
Su principal objetivo es dotar a una computadora de una capacidad propia de los animales y los
humanos: aprender de la experiencia.
Para conseguir tal objetivo, se apoya en el uso de algoritmos, que, de una forma iterativa, ayudan
a descubrir patrones o tendencias existentes en un conjunto de datos.
Estos algoritmos, se adaptan y mejoran su rendimiento a medida que el número de datos que se
les presentan crece.
No existe ningún algoritmo que sea capaz de resolver todos los casos que plantean problemas
que el Machine Learning puede resolver, y parte de encontrar una solución óptima consiste en
una tarea de prueba y error.
La selección del algoritmo apropiado depende del tamaño de la muestra y tipo de datos que esta
contiene, las ideas y conocimiento que esperamos extraer, y del uso que queremos dar a la tal
información.

El aprendizaje automático tiene como resultado un modelo para resolver una tarea dada. Entre
los modelos se distinguen:
Los modelos geométricos, construidos en el espacio de instancias y que pueden tener una, dos
o múltiples dimensiones. Si hay un borde de decisión lineal entre las clases, se dice que los datos
son linealmente separables.
Los modelos probabilísticos, que intentan determinar la distribución de probabilidades
descriptora de la función que enlaza a los valores de las características con valores
determinados. Uno de los conceptos claves para desarrollar modelos probabilísticos es
la estadística bayesiana.
Los modelos lógicos, que transforman y expresan las probabilidades en reglas organizadas en
forma de árboles de decisión.
Los modelos pueden también clasificarse como modelos de agrupamiento y modelos de
gradiente. Los primeros tratan de dividir el espacio de instancias en grupos. Los segundos, como
su nombre lo indican, representan un gradiente en el que se puede diferenciar entre cada
instancia. Clasificadores geométricos como las máquinas de vectores de apoyo son modelos de
gradientes.
MODELOS DE MACHINE LEARNING

TIPOS DE MACHINE LEARNING
1.- Aprendizaje Supervisado
Se refiere a un tipo de modelos de Machine Learning que se entrenan con un conjunto de ejemplos en los
que los resultados de salida son conocidos. Los modelos aprenden de esos resultados conocidos y realizan
ajustes en sus parámetros interiores para adaptarse a los datos de entrada. Una vez el modelo es
entrenado adecuadamente, y los parámetros internos son coherentes con los datos de entrada y los
resultados de la batería de datos de entrenamiento, el modelo podrá realizar predicciones adecuadas ante
nuevos datos no procesados previamente.
De forma gráfica:

Hay dos aplicaciones principales de aprendizaje supervisado:
clasificación y regresión:
a.- Clasificación:
Clasificación es una sub-categoría de aprendizaje supervisado en la que el
objetivo es predecir las clases categóricas (valores discretos, no
ordenados, pertenencia a grupos). El ejemplo típico es la detección de
correo spam, que es una clasificación binaria (un email es spam — valor
“1”- o no lo es — valor “0” -). También hay clasificación multi-clase, como
el reconocimiento de caracteres escritos a mano (donde las clases van de
0 a 9).
Un ejemplo de clasificación binaria: hay dos clases de objetos, círculos y
cruces, y dos características de los objetos, X1 y X2. El modelo puede
encontrar las relaciones entre las características de cada punto de datos y
su clase, y establecer la linea divisoria entre ellos. Así, al ser alimentado
con nuevos datos, el modelo será capaz de determinar la clase a la que
pertenecen, de acuerdo con sus características. En este caso, el nuevo
punto de datos entra en el área correspondiente al subespacio de
círculos y por tanto, el modelo predecirá que la clase del objeto es
círculo.
Aprendizaje Supervisado I

b. Regresión:
La regresión se utiliza para asignar categorías a datos
sin etiquetar. En este tipo de aprendizaje tenemos un
número de variables predictoras (explicativas) y una
variable de respuesta continua (resultado), y se tratará
de encontrar una relación entre dichas variables que
nos proporciones un resultado continuo.
Un ejemplo de regresión lineal: dados X e Y,
establecemos una linea recta que minimice la
distancia (con el método de mínimos cuadrados) entre
los puntos de muestra y la línea ajustada. Después,
utilizaremos las desviaciones obtenidas en la
formación de la línea para predecir nuevos datos de
salida.
Aprendizaje Supervisado II

2.- Aprendizaje No Supervisado
En el aprendizaje no supervisado, trataremos con datos sin etiquetar cuya estructura es desconocida.
El objetivo será la extracción de información significativa, sin la referencia de variables de salida
conocidas, y mediante la exploración de la estructura de dichos datos sin etiquetar.
Hay dos categorías principales: agrupamiento y reducción dimensional.
a) Agrupamiento ó Clustering:
El agrupamiento es una técnica exploratoria de análisis de datos,
que se usa para organizar información en grupos con significado
sin tener conocimiento previo de su estructura. Cada grupo es
un conjunto de objetos similares que se diferencia de los objetos
de otros grupos. El objetivo es obtener un numero de grupos de
características similares.
Un ejemplo de aplicación de este tipo de algoritmos puede ser
para establecer tipos de consumidores en función de sus hábitos
de compra, para poder realizar técnicas de marketing efectivas y
“personalizadas”.

b) Reducción dimensional:
Es común trabajar con datos en los que cada observación se presenta con alto número de características, en
otras palabras, que tienen alta dimensionalidad. Este hecho es un reto para la capacidad de procesamiento
y el rendimiento computacional de los algoritmos de Machine Learning. La reducción dimensional es una de
las técnicas usadas para mitigar este efecto.
La reducción dimensional funciona encontrando correlaciones entre las características, lo que implica que
existe información redundante, ya que alguna característica puede explicarse parcialmente con otras (por
ejemplo, puede existir dependencia lineal). Estas técnicas eliminan “ruido” de los datos (que puede también
empeorar el comportamiento del modelo), y comprimen los datos en un sub-espacio más reducido, al
tiempo que retienen la mayoría de la información relevante.
Aprendizaje No Supervisado I

Deep Learning
El aprendizaje profundo ó Deep Learning, es un subcampo de Machine Learning, que usa una estructura
jerárquica de redes neuronales artificiales, que se construyen de una forma similar a la estructura neuronal
del cerebro humano, con los nodos de neuronas conectadas como una tela de araña. Esta arquitectura
permite abordar el análisis de datos de forma no lineal.
La primera capa de la red neuronal toma datos en bruto como entrada, los procesa, extrae información y la
transfiere a la siguiente capa como salida. Este proceso se repite en las siguientes capas, cada capa procesa
la información proporcionada por la capa anterior, y así sucesivamente hasta que los datos llegan a la capa
final, que es donde se obtiene la predicción.
Esta predicción se compara con el resultado conocido, y así por análisis inverso el modelo es capaz de
aprender los factores que conducen a salidas adecuadas.
Es uno de los principales algoritmos utilizados en la creación de aplicaciones y programas para
reconocimiento de imágenes.

3.- Aprendizaje reforzado
El aprendizaje reforzado es una de las ramas más importantes del aprendizaje profundo. El objetivo
es construir un modelo con un agente que mejora su rendimiento, basándose en la recompensa
obtenida del entorno con cada interacción que se realiza. La recompensa es una medida de lo
correcta que ha sido una acción para obtener un objetivo determinado. El agente utiliza esta
recompensa para ajustar su comportamiento futuro, con el objetivo de obtener la recompensa
máxima.
Un ejemplo común es una máquina de ajedrez, donde el agente decide entre una serie de posibles
acciones, dependiendo de la disposición del tablero (que es el estado del entorno) y la recompensa se
recibe según el resultado de la partida.

Metodología general para construir modelos de Machine Learning

Este es uno de los pasos más importantes en cualquier aplicación de Machine Learning.
Usualmente los datos se presentan en formatos no óptimos (o incluso inadecuados) para ser
procesados por el modelo. En estos casos el pre-procesamiento de datos es una tarea que se
debe realizar de manera obligatoria.
Muchos algoritmos requieren que las características estén en la misma escala (por ejemplo, en
el rango [0,1]) para optimizar su rendimiento, lo que se realiza frecuentemente aplicando
técnicas de normalización o estandarización en los datos.
Podemos también encontrar en algunos casos que las características seleccionadas están
correlacionadas, y por tanto son redundantes para extraer información con significado correcto
de ellas. En este caso tendremos que usar técnicas de reducción dimensional para comprimir
las características en subespacios con menores dimensiones.
Finalmente, fragmentaremos de forma aleatoria nuestro conjunto de datos original en
subconjuntos de entrenamiento del sistema y pruebas.
a) PREPROCESAMIENTO
Pasos de metodología de Machine Learning

Es esencial comparar los diferentes algoritmos de un grupo para entrenar y seleccionar el de
mejor rendimiento. Para realizar esto, es necesario seleccionar una métrica para medir el
rendimiento del modelo.
Una de ellas comúnmente usada en problemas de clasificación es la precisión de clasificación,
que es la proporción de instancias correctamente clasificadas.
En los problemas de regresión, uno de los más comunes es el Error Cuadrático Medio (MSE),
que mide la diferencia media cuadrática entre los valores estimados y los reales.
Para asegurarnos de que nuestro modelo funcionará adecuadamente con datos reales,
utilizaremos la técnica denominada validación cruzada antes de utilizar el conjunto de datos de
prueba para la evaluación final del modelo.
Esta técnica divide el conjunto de datos de entrenamiento en subconjuntos menores de
entrenamiento y validación, con lo que se estima la capacidad de generalización del modelo
b) ENTRENANDO Y SELECCIONANDO UN MODELO

Una vez que hemos seleccionado y ajustado un modelos a nuestro conjunto de datos de
entrenamiento, podemos usar los datos de prueba para estimar el rendimiento del modelo en
los datos nuevos, por lo que podemos hacer una estimación del error de generalización del
modelo, o evaluarlo utilizando alguna otra métrica.
Si estamos satisfechos con el valor de la métrica obtenida, podremos usar el modelo para
realizar predicciones con los datos futuros.
c) EVALUANDO MODELOS Y PREDICIENDO CON DATOS NUEVOS

LENGUAJES DE PROGRAMACIÓN PARA MACHINE LEARNING
1.- Python
Python lidera en lenguajes de desarrollo de Machine Learning debido a su simplicidad y facilidad de
aprendizaje. Python es utilizado por más y más científicos de datos y desarrolladores para la
construcción y análisis de modelos. Además, es un éxito entre los principiantes que son nuevos en
Machine Learning. Python viene con librerías específicas como SciPy que contiene NumPy y Pandas,
que permiten a la computadora aprender álgebra lineal y métodos kernel.
Guido van Rossum presentó Python en 1991. Desde entonces, se ha convertido en un lenguaje de
uso general extremadamente popular, y se utiliza ampliamente en la comunidad de data science.
Licencia: ¡Gratis!
Ventajas
Python es un lenguaje de programación de uso general muy popular y general. Cuenta con una
amplia gama de módulos específicos y soporte comunitario. Los principales GIS de escritorio como
ArcGIS (con la ArpPy), QGIS (con PyQGIS) o gvSIG la introducción de Python.
Python es un lenguaje fácil de aprender. La baja barrera de entrada lo convierte en un primer idioma,
lo que es ideal para aquellos que son nuevos en programación.
Paquetes como pandas, scikit-learn y Tensorflow hacen de Python una opción sólida para
aplicaciones avanzadas de aprendizaje automático.

Contras
Seguridad de tipos: Python es un lenguaje de tipo dinámico, lo que significa que debemos ser muy
cuidadosos. Los errores de tipo (como pasar una string como un argumento a un método que espera
un número entero) deben esperarse de vez en cuando.
Para los fines específicos de análisis estadístico y de datos, la amplia gama de paquetes de R le da
una ligera ventaja sobre Python. Para los lenguajes de propósito general, hay alternativas más rápidas
y seguras que Python.
Veredicto
Python es una muy buena opción de lenguaje para la ciencia de datos, y no solo en el nivel de
entrada. Gran parte del proceso de ciencia de datos gira en torno al proceso ETL (extracción-
transformación-carga). Esto hace que la generalidad de Python encaje perfectamente. Las librerías
como Tensorflow de Google hacen de Python un lenguaje muy emocionante para el aprendizaje
automático (machine learning).

2.- R
El lenguaje de programación R está diseñado para análisis estadísticos y visualizaciones, se usa con
frecuencia para desbloquear los patrones en grandes bloques de datos. Los desarrolladores pueden
construir algoritmos y una fácil visualización estadísticas de esos algoritmos usando RStudio, su
entono de desarrollo gratuito. R es una alternativa gratuita a los costosos softwares estadísticos como
Matlab, en los últimos años R se ha convertido en el hijo de oro de la ciencia de datos.
Lanzado en 1995 como descendiente directo del antiguo lenguaje de programación S, R se ha ido
fortaleciendo. Escrito en C, Fortran y en sí mismo, el proyecto cuenta actualmente con el apoyo de
la R Foundation for Statistical Computing.
Licencia: ¡Gratis!
Ventajas
Excelente gama de paquetes de código abierto y de alta calidad. R tiene un paquete para casi todas
las aplicaciones cuantitativas y estadísticas imaginables. Esto incluye redes neuronales, regresión no
lineal, filogenia, cartografía, mapas y muchos, muchos otros.
La instalación básica viene con funciones y métodos estadísticos integrales muy completos. R también
maneja el álgebra de matriz particularmente bien.
La visualización de datos es una fortaleza clave con el uso de bibliotecas como ggplot2.

Contras
Rendimiento. R no es un lenguaje rápido. Esto no es un accidente. R fue diseñado a propósito para
facilitarle el análisis de datos y las estadísticas. No fue diseñado para hacer la vida más fácil para tu
computadora. Mientras que R es lento en comparación con otros lenguajes de programación, para la
mayoría de los propósitos, es lo suficientemente rápido.
Especificidad de dominio. R es fantástico para fines estadísticos y científicos de datos. Pero no es tan
fantástico para programaciones de propósito general.
Raro. R tiene algunas características poco frecuentes que pueden
atrapar a los programadores con experiencia en otros idiomas. Por
ejemplo: indexación desde 1, utilizando operadores de asignación
múltiple, estructuras de datos no convencionales.
Veredicto: «brillante para lo que está diseñado»
R es un lenguaje poderoso que sobresale en una gran variedad de
aplicaciones de visualización de datos y estadística, y ser de código
abierto permite tener una comunidad muy activa de contribuyentes.
Su reciente crecimiento en popularidad es un testimonio de lo eficaz
que es.

3.- Matlab
Es un algoritmo rápido, estable y seguro que asegura la matemática compleja. Considerado como un
lenguaje de núcleo duro para matemáticos y científicos que se ocupan de sistemas complejos,
encuentra un camino en muchas aplicaciones.
MATLAB es un lenguaje de computación numérica que se utiliza en el mundo académico y en la
industria. Desarrollado y licenciado por MathWorks, una compañía establecida en 1984 para
comercializar el software. Licencia: Propietario – los precios varían dependiendo del caso.
Ventajas
Diseñado para la computación numérica. MATLAB es adecuado para aplicaciones cuantitativas con
requisitos matemáticos sofisticados, como procesamiento de señales, transformaciones Fourier,
álgebra matricial y procesamiento de imágenes.
Visualización de datos. MATLAB tiene incorporadas grandes capacidades de ploteado.
MATLAB se enseña con frecuencia como parte de cursos de pregrado en asignaturas cuantitativas
como Física, Ingeniería y Matemáticas Aplicadas. Como consecuencia, es ámpliamente utilizado en
estos campos.

Contras
Licencia propietaria. Dependiendo del caso (uso académico, personal o empresarial) es posible que
tengamos que desembolsar una gran cantidad de dinero. Existen alternativas gratuitas disponibles
como Octave.
MATLAB no es una opción obvia para programación de propósito general.
Veredicto
El uso generalizado de MATLAB en una variedad de campos cuantitativos y numéricos tanto en la
industria como en el mundo académico, lo convierte en una opción seria para la ciencia de datos.
Un caso de uso claro sería aquel en el que tu aplicación requiera una funcionalidad matemática
intensiva y avanzada. De hecho, MATLAB fue diseñado específicamente para esto.
Conclusión Bueno, hemos visto una guía rápida sobre qué idiomas considerar para la ciencia de datos.
La clave aquí es comprender los requisitos de uso en términos de generalidad frente a especificidad,
así como tu estilo de desarrollo preferido de rendimiento frente a productividad.
Para un técnico GIS que quiera comenzar a realizar ciencia de datos, lo ideal es utilizar R, Python o
SQL. Ya que las funciones más comunes serán desarrollar procesos de datos existentes y procesos ETL.
Estos lenguajes proporcionan un equilibrio adecuado entre generalidad y productividad, con la opción
de utilizar paquetes de estadísticas más avanzados de R cuando sea necesario.

4.- Julia
Este lenguaje de programación dinámico de alto nivel diseñado para abordar las necesidades del
análisis numérico de alto rendimiento y la ciencia computacional está ganando rápidamente impulso
entre los científicos de datos. La biblioteca base escrita en Julia se integró con las mejores bibliotecas
open source C y Fortran para el álgebra lineal, la generación de números aleatorios, el procesamiento
de señales y el procesamiento de cadenas. Una colaboración entre las comunidades de Jupyter y
Julia, proporciona una poderosa interfaz gráfica de navegación basada en el navegador para Julia
Lanzada en 2011, Julia impresionó al mundo de la computación numérica. Su perfil se elevó gracias a
la adopción temprana por parte de varias organizaciones importantes, incluidas muchas de la
industria financiera. Licencia: ¡Gratis!
Ventajas
Julia es un lenguaje compilado JIT (‘just-in-time‘), que le permite ofrecer un buen rendimiento.
También ofrece las capacidades de simplicidad, tipado dinámico y scripting de un lenguaje
interpretado como Python.
Julia fue diseñada específicamente para el análisis numérico. Pero también ofrece programación de
propósitos generales.
Legibilidad. Muchos usuarios del lenguaje mencionan como una ventaja clave.

Contras
Madurez. Como nuevo idioma, algunos usuarios de Julia han experimentado inestabilidad al usar
paquetes complementarios. Pero el núcleo del lenguaje es, al parecer, lo suficientemente estable
para usar en producción.
Los paquetes limitados son otra consecuencia de la juventud del lenguaje y de la pequeña
comunidad de desarrollo. A diferencia de R y Python, Julia no tiene la posibilidad de disponer de
paquetes (todavía).
Veredicto
El principal problema de Julia es su juventud. Como lenguaje reciente, no es tan maduro como sus
principales alternativas: Python y R.
Si estás dispuesto a ser paciente, hay muchas razones para prestarle atención, estaremos atentos de
ver cómo evoluciona en los próximos años.

SOFTWARE PARA MACHINE LEARNING
Conociendo algunos de los lenguajes de programación de Machine Learning hagamos ahora un
estudio comparativo de los factores que los afectan:

La industria está inundada con innumerables lenguajes de programación con el
objetivo de resolver las complejidades del negocio y traer innovaciones tecnológicas.
Cada año hay lenguajes de programación, marcos y tecnologías que surgen. Mostramos
otros lenguajes adicionales:
SQL («lenguaje de consulta estructurado») define, administra y consulta bases de
datos relacionales. El lenguaje apareció en 1974 y desde entonces ha sufrido muchas
implementaciones, pero los principios básicos siguen siendo los mismos.
Licencia: Varía, ya que algunas implementaciones son gratuitas y otras son propietarias.
Java es un lenguaje extremadamente popular que se ejecuta en la Máquina Virtual
Java (JVM). Es un sistema informático abstracto que permite una portabilidad perfecta
entre plataformas. Actualmente respaldado por Oracle Corporation.
Licencia: ¡Gratis! Versiones heredadas, propietarias.
Scala Desarrollado por Martin Odersky y lanzado en 2004, Scala es un lenguaje que se
ejecuta en la Máquina Virtual Java (JVM). Es un lenguaje de múlti paradigmático, que
permite tanto enfoques orientados a objetos como funcionales. El framework de
computación de cluster Apache Spark está escrito en Scala.
Licencia: ¡Gratis!
SOFTWARE PARA MACHINE LEARNING

APLICACIONES
1. Seguridad de datos
El malware es un problema creciente hoy en día. Pese a que casi a diario surgen nuevos
malware, suelen tener casi el mismo código que las versiones anteriores. De esta manera, el
machine learning puede predecir qué archivos son malware con gran precisión. Es más, los
algoritmos de machine learning pueden buscar patrones en cómo se accede a los datos en la
nube e informar de anomalías que podrían predecir infracciones de seguridad.
2. Seguridad personal
El machine learning también puede ser una ventaja en este sentido. Por ejemplo, podría servir
para aligerar los controles de seguridad en aeropuertos, ya que puede ayudar a eliminar falsas
alarmas y detectar anomalías en las proyecciones de seguridad que el ojo humano podría no
ver con claridad; en definitiva, aceleraría el proceso a la vez que se garantiza una mayor
seguridad.

APLICACIONES
3. Comercio financiero
Predecir cómo se comportarán los mercados de valores es el sueño de muchos. Gracias al machine
learning esto podría convertirse en una realidad. Muchas empresas del sector ya utilizan sus
propios sistemas para predecir y ejecutar operaciones de gran volumen a altas velocidades.
Aunque muchas de estas operaciones pueden depender de las probabilidades, hablamos de un
mercado con una probabilidad relativamente baja, donde estas aplicaciones pueden generar
enormes beneficios y ganancias para las empresas, y donde los humanos no pueden competir con
máquinas cuando se trata de consumir grandes cantidades de datos a gran velocidad.
4. Cuidado de la salud
En un estudio en el que se empleó el diagnóstico asistido por computadora (CAD) para revisar las
mamografías iniciales de mujeres que desarrollaron cáncer de mama posteriormente, la
computadora detectó el 52% de los cánceres hasta un año antes de que las mujeres fueran
diagnosticadas oficialmente. Esto demuestra que los algoritmos de machine learning pueden
procesar más información y detectar más patrones que una mente humana. Además, el machine
learning también se puede utilizar para advertir los factores de riesgo de enfermedad en
poblaciones grandes.

APLICACIONES
5. Marketing personalizado
El marketing personalizado se basa en un sencillo principio: mientras más se pueda saber
sobre el cliente y su comportamiento, mejor se le podrá atender y se traducirá en más ventas.
El machine learning puede ayudar, y mucho, a mejorar esta base. Por ejemplo, es cada vez más
común que tras visualizar un producto en una tienda online, posteriormente nos persiga un
anuncio de ese mismo producto para que finalicemos la compra. Y no solo eso, las empresas
pueden personalizar qué correos electrónicos recibe un cliente, qué correos directos o cupones,
qué ofertas ven, qué productos se muestran como «recomendados», etc., todos diseñados para
conducir al consumidor de manera más fiable hacia una venta.
6. Detección de fraudes
El machine learning es cada vez más eficaz detectando posibles casos de fraude en diferentes
campos. PayPal ya utiliza el machine learning para combatir el blanqueo de dinero; la
compañía tiene herramientas que comparan millones de transacciones y pueden distinguir con
precisión entre transacciones legítimas y fraudulentas, entre compradores y vendedores.

APLICACIONES
7. Recomendaciones
Si eres usuario de plataformas como Amazon ya sabes de lo que hablamos. Los algoritmos de
machine learning permiten analizar la actividad de un usuario y compararla con la del resto de
usuarios para determinar qué le gustaría ver o comprar en próximas ocasiones. En este campo los
avances son increíbles, por ejemplo, gracias a esos algoritmos la plataforma puede detectar que un
usuario está comprando un artículo que no es para él, sino para regalar.
8. Búsqueda online
Este quizás sea el uso más famoso del machine learning. Google y sus competidores mejoran
constantemente lo que entiende el motor de búsqueda. Cada vez que se ejecuta una búsqueda en
Google, el programa observa cómo responde a los resultados. Si un usuario hace clic en el resultado
superior y permanece en esa página web, podemos suponer que obtuvo la información que estaba
buscando y que la búsqueda fue un éxito.
Si, por otro lado, hace clic en la segunda página de resultados, o escribe una nueva cadena de
búsqueda sin hacer clic en ninguno de los resultados, podemos deducir que el motor de búsqueda no
proporcionó los resultados que deseaba, y el programa puede aprender de ese error para ofrecer un
mejor resultado en el futuro.

APLICACIONES
9. Procesamiento de lenguaje natural (NLP)
Una aplicación menos común pero que ya se está utilizando en diferentes disciplinas. Los algoritmos
de machine con lenguaje natural pueden sustituir a los empleados de atención al cliente y dirigir a
los usuarios más rápidamente a la información que necesitan. Se está utilizando, por ejemplo, para
traducir la jerga legal poco clara en los contratos a un lenguaje sencillo y para ayudar a los abogados a
ordenar grandes volúmenes de información para prepararse para un caso.
10. Coches inteligentes
Según un estudio de IBM, se espera que en 2025 ya podamos ver coches inteligentes en la
carretera. En este sentido, un coche inteligente no solo se integraría en el Internet de las Cosas,
sino que también aprendería sobre su propietario y su entorno. Estos vehículos podrían ajustar la
configuración interna (temperatura, audio, posición del asiento, etc.) de forma automática en función
del conductor, informar e incluso solucionar problemas, y conducir y ofrecer asesoramiento en
tiempo real sobre el tráfico y las condiciones de la carretera.

PRINCIPALES PROVEEDORES DE SERVICIOS DE ML
1.- Google Cloud Machine Learning Engine
Cabe destacar que, a diferencia de su predecesor, no existe ocasión de poder probar
estos servicios de Google de forma gratuita, ya que siempre tendremos que estar
pagando en función del uso que hagamos de estos servicios.
Google Cloud Machine Learning es un servicio para desarrollar fácilmente modelos
de aprendizaje automático. Se basa en el framework de ML desarrollado por Google:
TensorFlow. Es capaz de integrarse con las diversas tecnologías de la nube de
servicios de Google, de tal forma que podemos emplear este servicio junto con otros
para múltiples fines como, por ejemplo, junto a Cloud Dataflow para procesar
funciones, Cloud Storage para almacenar datos o Cloud Datalab para la creación de
modelos.
Nos permite alta escalabilidad para generar modelos a partir de datos de diverso
tamaño, de una forma distribuida y administrada con unidades de procesamiento
gráfico 5 y unidades de procesamiento central. Dispone de una documentación muy
bien estructurada, con diversas guías que nos conducirán desde los primeros pasos
en la plataforma hasta la elaboración de modelos predictivos, pero en contra no
suele dar muchos detalles sobre los aspectos técnicos como qué límites de tamaño
de datos soporta o cuál es el abanico de modelos disponibles para generar.

2.- Amazon Machine Learning
En Amazon Machine Learning ocurre al igual que en Google, no existe la posibilidad de probar este
servicio de forma gratuita. Los costes de almacenar los ficheros generados y empleados en Amazon
Machine Learning estarán asociados a los precios del servicio Amazon S3.
Con respecto a los datos, Amazon Machine Learning nos permite generar datasets utilizando el formato
CSV. A la hora de crear modelos, en función de los datos que estemos empleado y el dato que deseemos
predecir.
Amazon distinguirá entre diversos tipos de modelos: clasificación binaria, clasificación multiclase, o de
regresión. Igualmente, en el paso de creación de modelos, podemos personalizar diversos parámetros que
pueden ser determinantes para la buena creación de un modelo.
Por otro lado, para la creación de este, Amazon dividirá el dataset en dos porciones, una del 70% que se
empleará para crear el modelo y una del 30% para entrenar y testear dicho modelo, resultando así un
informe de evaluación que determina cuán bueno es nuestro modelo con respecto a estos datos de
entrenamiento que le hemos proporcionado.
Finalmente, una vez tenemos el modelo listo, es el momento de empezar a realizar predicciones sobre
nuestro modelo.

Existen dos tipos de predicciones:  Predicciones simples o en tiempo real: predicciones que hagamos
desde el dashboard de Amazon Machine Learning o bien encapsulando nuestro modelo como un servicio
web que pueda recibir peticiones (esto conlleva un gasto adicional).  Predicciones batch: predicciones en
grupos donde subimos un archivo con tantas filas como predicciones a realizar y la plataforma se
encargará de ello.

3.- Microsoft Azure Machine Learning
A diferencia de las opciones de Google y Amazon, Microsoft nos brinda la posibilidad de emplear sus
servicios de forma gratuita. La creación de experimentos de ML es un tanto diferente en Microsoft Azure
Machine Learning; ahora disponemos de una paleta y un área de trabajo en el que iremos arrastrando los
diferentes módulos que vayamos a emplear de dicha paleta. Existen multitud de módulos con diversas
funciones, desde módulos inputs en los que leemos o introducimos información de determinadas fuentes
hasta módulos de generación de determinados modelos de aprendizaje automático. Con respecto a las
fuentes de datos, podemos usar cualquiera de los módulos disponibles para tal finalidad en la paleta (leer
un fichero CSV, importar datos de un servicio web, etc.). A continuación, para la generación de los
modelos, de nuevo podemos emplear algún módulo para tal fin. Cabe destacar que, a diferencia de otras
plataformas, en Microsoft Azure Machine Learning podemos generar varios modelos dentro de un 6
mismo experimento para así evaluarlos simultáneamente y determinar cuál es el que mejor nos conviene
según nuestras necesidades. Dentro de los diversos tipos de modelos existentes en esta plataforma,
encontramos: modelos de detección de anomalías, de clasificación binaria y multiclase, de clusterización y
de regresión. Además, para cada uno de estos tipos de modelos existen diversas alternativas o estrategias
interesantes a la hora de determinar cuál es la más adecuada en nuestra experimentación. Al contrario del
resto de plataformas analizadas, esta no contempla las predicciones de la misma forma que si lo hacen
Amazon Machine Learning o Google Cloud Machine Learning Engine, entre otros.

Por lo cual, debemos encapsular el experimento que hemos desarrollado en un servicio web de tal forma
que podemos pasarle determinados datos de entrada que hemos definido, procesar estos datos a través
de este experimento diseñado, y finalmente obtener una respuesta o resultado que, en este caso, será una
predicción para un valor o conjunto de valores determinado.

4.- BigML
Finalmente, para BigML existen hasta 7 planes de pago distintos y uno gratuito. Además del soporte
incluido en los planes de pago, existe la posibilidad de adquirir un soporte especial mensual. En esta
ocasión, nuestros experimentos de ML estarán limitados por el número de tareas que deseemos realizar en
paralelo, así como por el tamaño máximo de los ficheros de datos a utilizar. En función del plan escogido,
los límites previamente mencionados se verán extendidos. Para la opción gratuita podemos, como mucho,
tener dos tareas en ejecución al mismo tiempo, mientras que en los planes de pago las tareas que
podemos tener en ejecución van desde 2 hasta 64. Cabe destacar que existe la posibilidad de aplicar un
50% de descuento sobre el precio de cada uno de estos planes de pago para estudiantes, investigadores u
organizaciones no gubernamentales. Con respecto a los ficheros, en BigML podemos subir casi cualquier
tipo de dato (.CSV, .TXT, .JSON, etc.) e incluso permite la opción de importar datos desde otros proveedores
como Amazon S3, Dropbox o Google Cloud Storage. El tamaño máximo de estos datasets estará limitado
en función del plan que tengamos contratado. En cuanto a los tipos de modelos existentes, BigML
contempla los que hemos estado viendo en otras opciones hasta el momento: modelos de clasificación
binaria y multiclase, modelos de regresión, modelos de detección de anomalías y otros tipos de modelos
como son los modelos de asociación que nos servirán para visualizar reglas de asociación entre los datos,
los modelos de temas que nos servirán para desvelar temas que se den en los textos analizados o modelos
de clusterización para segmentar los datos en diferentes grupos en función de su similitud.

Finalmente, en lo relativo a las predicciones, BigML ofrece tres alternativas:  Predicciones por pregunta:
insertamos valores para dos atributos del modelo seleccionado por BigML y se realizan predicciones
interactivas sobre esos valores.  Predicciones simples: en esta ocasión se insertan valores para los
atributos del modelo que deseemos y se realizan predicciones interactivas sobre esos datos de entrada.
Además, podemos seleccionar la estrategia de descarte. 7  Predicciones batch: escogemos el modelo y el
dataset sobre el cual queramos realizar el conjunto de predicciones.

5.- IBM Watson
El machine learning es una de las principales aplicaciones prácticas de la Inteligencia Artificial y se basa en
el hecho de diseñar programas capaces de mejorar su rendimiento mediante la exposición incremental a
datos. A esto se lo ha venido a denominar “aprendizaje” y trata de emular el comportamiento humano.
Técnicamente hablando, el machine learning consiste en el uso de técnicas estadísticas y matemáticas para
crear modelos predictivos de respuesta frente a la recogida de datos. Esta disciplina se subdivide a su vez
entre aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado.
Es decir, en lugar de necesitar que un determinado usuario indique exactamente las instrucciones para
cada evento, el programa es capaz de aprender progresivamente y mejorar su rendimiento.

Una de las soluciones de inteligencia artificial más utilizadas en el
ámbito empresarial es IBM Watson. Cuyo nombre es un
homenaje al primer CEO de IBM, Thomas John Watson.
IBM Watson es un sistema de inteligencia artificial capaz de
procesar lenguaje humano natural (audios, elementos visuales,
textos); realiza razonamientos automatizados a partir de estos
datos.
Los procesos cognitivos que realiza un experto implican 3 pasos:
-Observar
-Interpretar y evaluar
-Decidir
IBM Watson es un sistema de computación cognitiva (cognitive
computing) y básicamente su cometido es ofrecer razonamientos
de alto nivel con cierta analogía al razonamiento humano y
excluyendo aspectos emocionales, que bien sabemos cuánto
puede afectar en el caso humano la toma de decisiones.

CONCLUSIONES
El machine learning (aprendizaje automático) hace referencia a la idea de que se apliquen
fórmulas y algoritmos mediante los cuales los dispositivos puedan obtener datos y conclusiones
relevantes sin necesidad de haber sido programados específicamente para dicho cometido. Es
decir, este ‘aprendizaje’ implica que los ordenadores puedan identificar multitud de patrones
complejos y que, mediante algoritmos, sean capaces de predecir los resultados y tendencias del
mercado.
Además, esta tecnología influirá en la estructura social y económica.
En el futuro, el DEEP LEARNING (aprendizaje profundo) se convertirá en un área principal en el
estudio de aprendizaje automático.
El machine learning y otra subdisciplina como el ‘deep learning’ es que puedan ayudar a los
trabajadores automatizando tareas para agilizar los procesos.
Este tipo de Inteligencia Artificial conlleva que los dispositivos ‘van aprendiendo’, es decir, una
vez que realizan un proceso lo aprenden y lo hacen siempre igual, utilizando los mismos
algoritmos. Esta utilidad es clave para sectores como, por ejemplo, la industria, pues se espera
que gracias al machine learning se mecanicen muchas fases que agilicen los proyectos.

WEBGRAFÍA
https://es.wikipedia.org/wiki/Aprendizaje_autom%C3%A1tico
https://medium.com/datos-y-ciencia/introduccion-al-machine-learning-una-gu%C3%ADa-desde-cero-b696a2ead359
https://planetachatbot.com/introducci%C3%B3n-al-machine-learning-i-2b83f476040a
http://ligdigonzalez.com/lenguajes-de-programacion-para-machine-learning/
https://mappinggis.com/2019/07/lenguajes-de-programacion-para-realizar-ciencia-de-datos/
https://blog.adext.com/machine-learning-guia-completa/
https://ricveal.com/blog/machine-learning/
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https://www.iberdrola.com/innovacion/machine-learning-aprendizaje-automatico
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https://www.showerthinking.es/blog/diferencias-machine-learning-deep-learning-ibm-watson/
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