10/09/2019
El nacimiento del machine learning
El machine learning, conocido en español como aprendizaje automático o aprendizaje de máquina, nació como una idea ambiciosa de la IA en la década de los 60. Para ser más exactos, fue una subdisciplina de la IA, producto de las ciencias de la computación y las neurociencias.
Lo que esta rama pretendía estudiar era el reconocimiento de patrones (en los procesos de ingeniería, matemáticas, computación, etc.) y el aprendizaje por parte de las computadoras. En los albores de la IA, 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, aunque muchos puristas aún la consideran como parte de la IA. Ahora, el principal objetivo del machine learning es abordar y resolver problemas prácticos en donde se aplique cualquiera de las disciplinas numéricas antes mencionadas.
¿Qué es exactamente?
Como establecimos previamente, es un campo de las ciencias de la computación que, de acuerdo a Arthur Samuel en 1959, le da a las computadoras la habilidad de aprender sin ser explícitamente programadas.
Si esta definición resultó muy trivial, pongámoslo de esta forma: es la idea de que existen algoritmos que pueden darte hallazgos o conclusiones relevantes obtenidas de un conjunto de datos, sin que el ser humano tenga que escribir instrucciones o códigos para esto.
De acuerdo, pero ¿qué es un algoritmo? Pues no es otra cosa que una secuencia o serie de instrucciones, que representan la solución a un determinado problema
El propósito del machine learning es que las personas y las máquinas trabajen de la mano, al éstas ser capaces de aprender como un humano lo haría. Precisamente esto es lo que hacen los algoritmos, permiten que las máquinas ejecuten tareas, tanto generales como específicas.
