¿Qué es Machine Learning?

¿Qué es Machine Learning?

El Machine Learning, o aprendizaje automático (ML), que es como se traduce el término, es una rama de la inteligencia artificial (IA). Más detalladamente, esta es una técnica de análisis de datos que permite que una máquina o sistema analítico aprenda de forma independiente resolviendo una variedad de problemas similares.

El ML busca patrones que el sistema puede aprender para adaptarse a las situaciones y dar respuestas sin la intervención de un ser humano. Una gran ayuda para empresas dedicadas a áreas como el marketing y la tecnología, donde el procesamiento de datos se hace en cantidades tan grandes de información, que a veces una persona no puede encontrar los patrones dentro de estos datos como lo haría una máquina.

Tipos de aprendizaje automático

Los métodos de aprendizaje automático son un conjunto de tareas destinadas a probar hipótesis, encontrando soluciones óptimas utilizando inteligencia artificial. Hay tres áreas:

1. Aprendizaje supervisado

En este caso, se carga una serie de datos sobre una tarea específica en el sistema analítico y se establece una dirección: el propósito del análisis. Como regla general, debe predecir algo o probar una hipótesis.

2. Aprendizaje sin profesor (aprendizaje no supervisado)

El entrenamiento se basa en el hecho de que la persona y el programa no conocen las respuestas correctas de antemano, solo hay una cierta cantidad de datos. El motor analítico, al procesar la información, busca por sí mismo relaciones. A menudo terminamos con soluciones no obvias.

3. Aprendizaje profundo

El aprendizaje automático profundo es un análisis obligatorio de Big Data. Es decir, es simplemente imposible procesar tanta información con una computadora, un programa. Por lo tanto, se utilizan redes neuronales. La esencia de tal entrenamiento es que un gran campo de información se divide en pequeños segmentos de datos, cuyo procesamiento se delega a otros dispositivos. Por ejemplo, un procesador solo recopila información sobre una tarea y la transmite, otros cuatro procesadores analizan los datos recopilados y transmiten los resultados. Los próximos procesadores de la cadena buscan soluciones.

Machine Learning

¿En qué se usa el aprendizaje automático?

Con la ayuda del aprendizaje automático, la IA puede analizar datos, memorizar información, hacer predicciones, reproducir modelos ya preparados y elegir la opción más adecuada entre las propuestas.

Dichos sistemas son especialmente útiles cuando es necesario realizar grandes cantidades de cálculos: por ejemplo, calificación bancaria (cálculo de una calificación crediticia), análisis en el campo de la investigación estadística y de marketing, planificación empresarial, investigación demográfica, inversiones, búsqueda de noticias falsas y sitios fraudulentos.

En marketing y comercio electrónico, el aprendizaje automático ayuda a personalizar servicios y aplicaciones para brindar recomendaciones personalizadas.

Un ejemplo de uso del aprendizaje automático en el marketing es el servicio de transmisión de Spotify, que utiliza el aprendizaje automático para personalizar las pistas para cada usuario, en función de la música que escucha. Y otras redes sociales como Facebook o Instagram funcionan bajo un mismo principio: las apps aprenden qué contenido te interesa, y entonces buscan mostrarte más de ese contenido. 

El aprendizaje automático también se relaciona estrechamente con otro concepto relativamente reciente, la Big Data. Como la Big Data incluye movimientos de grandes cantidades de información, el aprendizaje automático permite darle un sentido de una forma más sencilla y eficiente a estos datos.

Esta herramienta representa un mundo de posibilidades para el desarrollo de la inteligencia artificial que seguramente solo ampliará sus horizontes en los años venideros. Quizás pasando de servicios de streaming, redes sociales y sistemas de seguridad, a mejorar el funcionamiento de muchos otros sistemas y otras industrias para el beneficio humano. 

 

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Martes, 06 Diciembre 2022