El Machine Learning proporciona algoritmos a una máquina, como parte de su entrenamiento para la revisión de gran cantidad de datos, y espera de ella finalmente un aprendizaje y una predicción de comportamientos futuros. Conocido también como aprendizaje automático, porque estos sistemas se van mejorando de manera completamente autónoma, es decir, sin intervención humana.

El marchine learning es una de las grandes ramas de la Inteligencia Artificial y una apuesta de presente: hay infinidad de preguntas respondidas –y de oportunidades esperando- perdidas en las turbulentas aguas del big data pero nosotros no podemos discernir manualmente y ejecutar su utilidad. Sin embargo, máquinas sometidas al Machine Learning sí pueden hacerlo, sí pueden revisar los datos de miles de clientes de un hotel para predecir cuándo se producirá mayor ocupación este año y amoldar los precios o indagar en las señales previas que da un cliente antes de darse de baja de una compañía de telefónica y predecir cuándo va a hacerlo. Así el hotel será más eficiente y rentable, y así la compañía de telefonía logrará reaccionar a tiempo y frenar su sangría de pérdida de clientes.

Como fruto de la investigación en Machine Learning ha nacido el Deep learning: ahora ya no es necesario enseñarle a una máquina cada una de las reglas del juego sino que podemos lograr que los aprenda ella sola a través de un modelo que aprehenda ejemplos reales, extraiga patrones de enorme precisión, generando a menudo redes artificiales de neuronas que le permiten emplear y modificar esos patrones para responder a los retos que le planteemos.

Un buen ejemplo de Deep learning es TensorFlow, herramienta de Machine Learning -de código abierto- ideada por Google para desarrollar proyectos como “Show y tell”, donde se le muestra una fotografía a una máquina y ésta describe lo que está viendo y lo resume en un pie de foto. Sin embargo, además de Google, hay cientos de empresas implicadas en machine learning y Deep learning, y los éxitos de sus desarrollos y proyectos encabezarán en presente –ni siquiera deberíamos hablar de futuro- la transformación total de nuestra forma de relacionarnos con las máquinas y, por supuesto, el partido que podemos llegar a sacar de esos robots.

Enseñar a las máquinas idiomas y materias, enseñarlas a detectar enfermedades, a intervenir en emergencias con extremada precisión y máxima velocidad, o a conducir coches de forma autónoma y segura, abre un campo de posibilidades casi infinitas para la transformación económica mundial, para la transformación productiva y laboral, y para la revolución digital doméstica; abre, en definitiva, un universo insondable de oportunidades.