Machine Learning

¿Qué es Machine Learning?. En la actualidad, la inteligencia artificial se encuentra presente en la mayoría de las tecnologías como los dispositivos móviles, aplicaciones, ordenadores, sitios web, plataformas de streaming como Netflix o Amazon Prime, videojuegos, correos electrónicos, entre otras.

Machine Learning o aprendizaje automático es un apartado de la Inteligencia Artificial. Se encarga de desarrollar técnicas para análisis de información que automaticen el modelado analítico. Su finalidad es que los sistemas puedan aprender de datos, identificar patrones y tomar decisiones. Todo lo anterior con una mínima intervención humana.

Los algoritmos utilizados para Machine Learning realizan las acciones informáticas por su propia cuenta, obteniendo cálculos de acuerdo con la propia información que recopilan. Mientras más datos obtengan, mejores serán las acciones y respuestas que realicen.

Esta tecnología se basa en una construcción y adaptaciones de árboles de decisiones previamente conocidos, aplicando fórmulas en los nodos que forman el árbol, con la finalidad de elaborar un sistema de inferencias.

A continuación, se muestran los tres principales algoritmos de aprendizaje automático con la capacidad de identificar patrones en datos masivos para hacer predicciones.

Aprendizaje supervisado

Este tipo de aprendizaje se basa en algoritmos con etiquetas asociadas, que le permite realizar una toma de decisiones o hacer alguna predicción.

Los detectores de spam de las plataformas de e-mail utilizan este tipo de tecnología para identificar correos no deseados a partir de un historial.

Aprendizaje no supervisado

Este aprendizaje no tiene un historial o conocimiento previo de información, por lo que se enfoca en grandes cantidades de datos sin procesar para tratar de encontrar diversos patrones y poder organizarlos.

Se utiliza principalmente en campañas de marketing, donde se busca extraer patrones útiles a partir de datos masivos de diferentes redes sociales.

Aprendizaje por refuerzo

La finalidad de este tipo de aprendizaje es que un algoritmo gane experiencia con base a información histórica. Con lo anterior se tiene la capacidad de tomar decisiones ante diversas circunstancias. Esto funciona siguiendo un patrón de prueba y error para encontrar la mejor solución.

Suele utilizarse para el área de medicina genómica, reconocimiento facial, diagnósticos médicos, entre otros campos.

“En definitiva, el ‘machine learning’ es un maestro del reconocimiento de patrones, y es capaz de convertir una muestra de datos en un programa informático capaz de extraer inferencias de nuevos conjuntos de datos para los que no ha sido entrenado previamente”, afirmó José Luis Espinoza, científico de datos de BBVA México.

El Machine Learning es utilizado por la mayoría de las empresas y compañías que trabajan con grandes cantidades de información. Su propósito es de trabajar de una manera eficiente y productiva. Además de que se procese en tiempo real, para posicionarse sobre otras empresas que compiten en su mismo mercado.

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