Aprendizaje automático: cómo aprende un ordenador a partir de ejemplos
El aprendizaje automático (machine learning, ML) es un enfoque en el que un programa aprende una tarea a partir de ejemplos: se le muestran datos y respuestas correctas y él mismo deduce la regla para llegar a la respuesta.
En pocas palabras
Intenta explicarle con palabras a tu hermano pequeño cómo distinguir un gato de un perro. Difícil, ¿verdad? Orejas, hocico, tamaño... hay excepciones a montones. Pero enséñale cien fotos de gatos y cien de perros y aprenderá solo. El aprendizaje automático funciona igual: en lugar de reglas, ejemplos.
Cómo funciona
- Se reúne un conjunto de datos: por ejemplo, miles de correos marcados como «spam» y «no spam».
- El modelo intenta adivinar la respuesta de cada ejemplo.
- El programa compara el intento con la respuesta correcta y calcula el error.
- El modelo ajusta un poco sus números internos para equivocarse menos la próxima vez.
- Esto se repite millones de veces hasta que el modelo acierta también con datos nuevos.
Dónde lo verás
El aprendizaje automático está detrás del filtro de spam del correo, las recomendaciones de música y vídeo, el reconocimiento de caras en la galería, las sugerencias del teclado, la puntuación del sueño en los relojes y los sistemas bancarios que pillan a estafadores. Casi todo lo que hoy se llama IA es aprendizaje automático.
¿Importa al elegir?
No verás este término directamente en las especificaciones. Pero conviene entender el principio: un modelo es tan bueno como los datos con los que se entrenó. Si un reloj se entrenó sobre todo con datos de corredores adultos, sus estimaciones pueden ser menos precisas para un nadador adolescente. Por eso yo tomo las puntuaciones «inteligentes» como una pista, no como una sentencia.
Mitos
- Mito: El aprendizaje automático y la IA son cosas distintas. En realidad: El aprendizaje automático es una parte de la IA, y hoy la más extendida.
- Mito: Cuantos más datos, siempre mejor modelo. En realidad: También importa la calidad. Un montón de ejemplos erróneos enseñará al modelo a equivocarse.
Preguntas frecuentes
¿Qué es el «aprendizaje supervisado»?
Cuando cada ejemplo tiene su respuesta correcta, como un libro de ejercicios con soluciones al final.
¿Mi móvil aprende de mí?
En parte, sí: el teclado recuerda tus palabras y la galería, las caras. A menudo ocurre en el propio dispositivo.
¿Cuántos datos hacen falta para entrenar?
Desde cientos de ejemplos para tareas sencillas hasta billones de palabras para los modelos de lenguaje grandes.
Términos relacionados
Inteligencia artificial (IA), Red neuronal, Aprendizaje profundo, Entrenamiento e inferencia