Si has oído hablar de la ciencia de datos o Data Science, seguro que también habrás oído hablar del machine learning, aprendizaje máquina o aprendizaje automático. Esta ciencia acumula gran cantidad de términos que pueden no ser conocidos a priori aunque puede que los hayamos visto en plena acción sin darnos cuenta. Netflix o Spotify, las respuestas inteligentes de Gmail o el habla de Siri y Alexa son algunos de estos ejemplos cotidianos.
Cada vez estamos más acostumbrados a que “piensen” por nosotros, o a que sean las máquinas o los ordenadores las que nos den las respuestas ante ciertos problemas que se nos plantean, y es que, desde hace años, la digitalización ha traído consigo una cantidad inmensa de datos, estos datos se van acumulando por momentos, generando lo que conocemos por Big Data, pero, ¿qué pasa cuando se tratan estos datos?
Los científicos de datos o data scientist, son los encargados de cosechar, trabajar y presentar estos datos de manera que podamos sacarles todo el jugo que pueden ofrecernos.
Sin duda, la extracción de toda esta información y los resultados que traen consigo estos procesos, suponen una ventaja competitiva para las empresas, es por este motivo por el cual la demanda de este tipo de perfiles está en pleno auge.
¿Qué es Machine Learning y la Inteligencia Artificial?
Para explicar el Machine Learning, antes debemos dar un repaso a qué es la Inteligencia Artificial. La Inteligencia Artificial nos puede sonar a robots o a películas de ciencia ficción, pero, la verdad es que la Inteligencia Artificial surgió desde la teoría de la computación, donde se investigan los procesos que puede solucionar problemas gracias a los ordenadores.
La Inteligencia Artificial, es un campo de investigación relativamente nuevo que se encuentra dentro de la informática. De hecho, ha sido en los últimos 50 años donde el número de algoritmos “inteligentes”, ha crecido exponencialmente.
Su función es diseñar algoritmos que solucionan problemas a través del aprendizaje del ordenador. Cada algoritmo cuenta con sus propios métodos y características, y debido a lo anterior, tienen diferentes desempeños para resolver determinados problemas.
Como todos sabemos, los ordenadores han ido creciendo en capacidades a lo largo de la historia, llegando incluso a superar las capacidades de procesamiento humanas. En este punto, es donde se empezó a cuestionar la inteligencia de las máquinas, y si se podía comparar la conciencia de los ordenadores con el de las personas.
En definitiva, podemos decir que la Inteligencia Artificial es un campo de la investigación que trabaja dentro de la informática que se dedica a diseñar algoritmos que solucionan problemas a través del aprendizaje del ordenador.
Ahora, el Machine Learning trabaja dentro de la Inteligencia Artificial. Los algoritmos son capaces de analizar datos, aprender de ellos y realizar diferentes tareas, como pueden ser la clasificación, predicción y agrupaciones de patrones entre otras.
Dentro del Machine Learning, podemos encontrar dos tipos de aprendizajes:
- Aprendizaje supervisado.
- Aprendizaje no supervisado.
¿Cómo funciona el Deep Learning?
Si lo utilizamos en un ejemplo en el que se identifique una imagen, el primer nivel de la red de Deep Learning podría identificar las diferencias entre las zonas claras y oscuras, de esta manera, descubrirá cuáles son los bordes de la imagen.
Una vez identificados los bordes, pasará la información al segundo nivel, este nivel recogerá los bordes y construirá formas simples tales como rectas, ángulos rectos, etc. pasándolas al tercer nivel.
El tercer nivel combina estas formas simples y obtiene objetos más complejos cómo pueden ser círculos o rectángulos y volverá a pasarlo al siguiente nivel. El siguiente nivel podría combinar los óvalos y rectángulos, formando, en el ejemplo de la identificación de animales, barbas, patas o colas rudimentarias. El proceso continúa hasta que se alcanza el nivel superior en la jerarquía, en el cual la red aprende a identificar nuestro animal.
Cabe destacar que, para que la máquina aprenda, tiene que pasar por un proceso de entrenamiento, donde se combina el aprendizaje supervisado (una persona etiqueta en la imagen que es el animal que queremos, en el ejemplo de la imagen, un perro), y un aprendizaje no supervisado (la máquina encuentra sus propios patrones para establecer relaciones a partir de los datos que se le han dado).
Cuanto más cerca esté la neurona del último nivel, más entrenamiento supervisado requerirá para perfeccionarse. Esto ocurre debido a que los primeros niveles tratan de procesar los datos de modo que se puedan reconocer objetos simples, en cambio, los niveles más profundos requieren de mayor atención de las personas, ya que los cálculos son cada vez más complejos y más detallados.
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