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¿Qué es el machine learning?

¿Qué es el machine learning?

En los últimos años, una de las áreas que más se ha desarrollado dentro de la industria tecnológica es la inteligencia artificial y, más específicamente, el machine learning. En un mundo donde la información se han convertido en un bien sumamente cotizado, el aprendizaje automático ha adquirido una enorme relevancia.

Machine Learning es una disciplina científica del ámbito de la Inteligencia Artificial que crea sistemas que aprenden automáticamente. Aprender en este contexto quiere decir identificar patrones complejos en millones de datos. La máquina que realmente aprende es un algoritmo que revisa los datos y es capaz de predecir comportamientos futuros esto es especialmente útil en sistemas como los software para taller automotriz, donde la AI te puede ayudar con la administración de vehículos y servicios.

¿Cómo funciona el machine learning?

Un sistema Machine Learning funciona como una red neuronal con nodos y ramas, que pueden descomponer la información proporcionada y ordenarla de una manera específica. De esta manera, la herramienta puede generar automáticamente algoritmos para ayudarlo a analizar todo el conjunto de datos, identificar patrones complejos y proporcionar respuestas lógicas sobre el comportamiento futuro.

Cuantos más datos y parámetros proporcione a la plataforma, más específicos serán los resultados obtenidos por el sistema automatizado. Estos ayudarán a tomar acciones efectivas para resolver problemas específicos.

¿Dónde se usa?

La mayoría de las industrias que trabajan con grandes cantidades de datos han reconocido el valor de la tecnología del machine learning. Obteniendo insights de estos datos, a menudo en tiempo real, las organizaciones pueden trabajar de manera más eficiente o lograr una ventaja sobre sus competidores.

Esta tecnología está presente en una amplia variedad de campos como las comunicaciones, el transporte, la robótica, la asistencia sanitaria, la industria militar, entre otros tantos. La base del machine learning está en el hecho de que los ordenadores son capaces de ‘aprender por sí mismos’ como el ser humano, aunque hay que tener claro que las máquinas solo lo hacen a través de algoritmos que introduce el humano, así que su aprendizaje no es independiente.

Tipos de Machine learning

Aprendizaje supervisado

En este tipo de algoritmo, se debe ingresar una cierta cantidad de datos en el sistema, que contiene información específica sobre cada variable (variable dependiente). De esta forma, el software podrá correlacionar los parámetros de la variable de identificación a través de la descripción proporcionada (variable independiente). Todos los conjuntos de datos proporcionados al sistema servirán como entrenamiento para que este analice cualquier información nueva y la correlacione con la ya registrada.

Aprendizaje no supervisado

Los algoritmos de aprendizaje no supervisado no tienen etiquetas o descripciones detalladas proporcionadas por el usuario para escribir algoritmos clasificando variables. Por el contrario, se introduce una gran cantidad de datos y parámetros, y el sistema analiza y correlaciona estos datos y parámetros mediante similitudes o patrones, estos datos y parámetros se utilizan para clasificar variables y producir resultados.

El método se basa en la agrupación automática por parámetros abstractos similares, que se utilizan para ordenar y analizar los datos individualmente. Los algoritmos no supervisados ​​funcionan aproximadamente de la misma manera que los humanos procesan la información. Este método es un claro ejemplo de cómo funcionan los programas o software de reconocimiento facial.

Aprendizaje por refuerzo

Se utiliza a menudo para robótica, juegos y navegación. Con el aprendizaje con refuerzo, el algoritmo descubre a través de ensayo y error qué acciones producen las mayores recompensas. Este tipo de aprendizaje tiene tres componentes principales: el agente (el que aprende o toma decisiones), el entorno (todo con lo que interactúa el agente) y acciones (lo que el agente puede hacer). El objetivo es que el agente elija acciones que maximicen la recompensa esperada en cierta cantidad de tiempo. El agente logrará la meta mucho más rápido si aplica una buena política. De modo que el objetivo en el aprendizaje con refuerzo es aprender la mejor política.

¿En qué tipos de negocios funciona el machine learning?

Algunos especialistas explican que mientras existan datos disponibles para analizarlos, las posibilidades que puede ofrecer el Machine Learning son casi infinitas. Aunque no nos demos cuenta lo estamos comprobando todos los días en Netflix o Spotify, también con las respuestas inteligentes en Gmail o con el habla cada vez más natural de Alexa o Siri.