¿Qué es Machine Learning?

¿Qué es Machine Learning? Guía práctica para entenderlo con ejemplos y aplicaciones reales

El Machine Learning (ML) es una rama fundamental de la Inteligencia Artificial que permite crear sistemas capaces de aprender a partir de datos, identificar patrones y generar predicciones sin necesidad de programación explícita para cada caso. Según la documentación oficial de Microsoft Azure Machine Learning, este enfoque permite desarrollar modelos que analizan datos estructurados o no estructurados para tomar decisiones informadas en tiempo real.

En esta guía verás cómo funciona, qué tipos existen y un ejemplo práctico inspirado en las soluciones de Microsoft.

¿Cómo funciona el Machine Learning?

El machine learning siempre sigue un proceso o ciclo que trabaja sobre datos. El procedimiento paso a paso es el siguiente:

1. Recopilación de datos

Puede incluir bases de datos, sensores, imágenes, texto, formularios o cualquier origen válido.

2. Preparación

Los datos se transforman, se limpian y se convierten en un formato adecuado (Microsoft lo denomina data preparation).

3. Selección y entrenamiento del algoritmo

El sistema aprende buscando patrones en los datos. Ejemplo: detectar si un correo es spam utilizando clasificación.

4. Evaluación

El modelo se válida para comprobar precisión, error y consistencia.

5. Implementación

El modelo se activa para usarlo en la práctica (por ejemplo, desde Azure).

Dato técnico: Los modelos de Machine Learning funcionan mejor cuantas más entradas y ejemplos reciben. Microsoft recomienda conjuntos de datos amplios y variados, especialmente en escenarios de clasificación e identificación de patrones.

Tipos de Machine Learning

Existen tres categorías principales que ayudan a entender cómo funciona el Machine Learning y para qué se utiliza en el mundo real. Cada una aborda un tipo distinto de problema y se apoya en métodos específicos para aprender de los datos. Para que resulte más fácil visualizarlo, veremos cómo estas categorías se aplican en soluciones del ecosistema Microsoft y qué tipo de tareas permiten resolver en escenarios reales.

A continuación, te explicamos una a una las categorías principales con ejemplos aplicados al ecosistema Microsoft:

1. Aprendizaje supervisado

En el aprendizaje supervisado, el sistema aprende a partir de ejemplos que ya vienen con la respuesta correcta. Es como cuando enseñas a alguien con ejercicios resueltos: primero ve el enunciado y también la solución, y con el tiempo aprende a resolver nuevos casos parecidos.

Cómo funciona (en simple)

• Primero, le damos muchos ejemplos al modelo.
  • Por ejemplo: correos marcados como “spam” o “no spam”, o imágenes etiquetadas como “bicicleta” o “moto”.
• En cada ejemplo, el sistema ve:
  • Los datos de entrada (el contenido del correo, la foto, etc.)
  • La etiqueta correcta (spam/no spam, bicicleta/moto…).
• A base de repetir este proceso con muchos casos, el modelo aprende a reconocer patrones.
• Después, cuando recibe un dato nuevo (un correo nuevo, una foto nueva), intenta predecir la etiqueta correcta por sí mismo.

Ejemplos reales en Microsoft

• Detección de correo spam en Outlook
   Outlook analiza el contenido de los correos, quién los envía y otros factores. Como durante años ha visto millones de mensajes ya clasificados como spam o no spam, ahora puede decidir automáticamente qué correos deberían ir a la bandeja de correo no deseado.
• Reconocimiento de imágenes en formularios con AI Builder (Power Platform)
  Con AI Builder puedes entrenar un modelo para que reconozca elementos en documentos o fotos. Por ejemplo, le enseñas muchas imágenes de facturas donde ya has marcado dónde está el importe, la fecha o el número de pedido, y el modelo aprende a detectarlos en nuevas facturas.

2. Aprendizaje no supervisado

En el aprendizaje no supervisado, el sistema no recibe etiquetas ni respuestas correctas. Analiza los datos tal cual, y busca patrones por su cuenta, agrupando lo que se parece y detectando lo que se sale de lo normal.

Cómo funciona:

• Recibe muchos datos sin clasificar.
• Identifica similitudes y crea grupos naturales.
• También detecta anomalías: elementos que no encajan con ningún grupo.

Ejemplos reales en Microsoft

• Segmentación de audiencias: agrupa usuarios según su comportamiento sin etiquetarlos uno a uno.
• Microsoft Defender: detecta actividades extrañas porque se alejan del comportamiento habitual.

Aplicación práctica

En marketing digital, sirve para analizar miles de comentarios o interacciones y formar grupos de usuarios automáticamente, lo que permite personalizar campañas sin tener que etiquetar cada dato.

3. Aprendizaje por refuerzo

En este tipo de aprendizaje, el modelo aprende por prueba y error, recibiendo recompensas cuando acierta y penalizaciones cuando se equivoca. Con el tiempo, identifica qué decisiones funcionan mejor y las repite.

Cómo funciona

• El sistema realiza una acción.
• Obtiene una recompensa si es correcta o una penalización si no lo es.
• Aprende a elegir las acciones más útiles a largo plazo.

Ejemplos reales

• Vehículos autónomos que ajustan velocidad o dirección según el entorno.
• Robots industriales que mejoran sus movimientos para ser más precisos y eficientes.

Ejemplo sencillo

Un coche autónomo recibe recompensas cuando conduce de forma segura y penalizaciones cuando comete errores. Tras muchas pruebas, aprende a tomar decisiones óptimas de manera consistente.

Ejemplo práctico: Machine Learning en el ecosistema Microsoft 

Para entender cómo se aplica el Machine Learning en situaciones reales, imagina que una empresa quiere clasificar automáticamente las incidencias de soporte según su prioridad (alta, media o baja). Esto ayuda a responder más rápido y evitar errores.

Preguntas frecuentes

Qué herramientas de Microsoft permiten crear modelos de Machine Learning sin necesidad de programar?

Azure Machine Learning ofrece Automated ML y Designer, que permiten entrenar modelos mediante interfaces visuales sin escribir código.

¿Qué diferencia práctica existe entre aprendizaje supervisado y no supervisado en un proyecto de Azure Machine Learning?

En el aprendizaje supervisado entrenas el modelo con datos que ya tienen etiquetas; en el no supervisado, el sistema detecta patrones sin etiquetas previas.

¿Cuántos datos se recomiendan para entrenar un modelo de clasificación según las guías oficiales de Microsoft?

Microsoft recomienda usar un volumen suficiente para representar bien el problema: miles de registros como referencia mínima, dependiendo de la complejidad y la variedad de los datos.

¿Cómo se despliega un modelo entrenado en Azure Machine Learning para que pueda usarse desde Power Apps o Power Automate?

Se publica como un endpoint (servicio web). Ese endpoint se puede llamar directamente desde Power Apps o Power Automate mediante un conector HTTP.

¿Puedo aplicar Machine Learning si mis datos están en Excel o SharePoint?

Sí. Puedes cargar esos datos en Azure Machine Learning para entrenar modelos o procesarlos usando Power BI, Fabric o pipelines que conecten Excel o SharePoint con ML.

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