Vehículos inteligentes, asistentes que traducen instantáneamente de un idioma a otro o sugerencias de compra personalizadas. Complejas tareas que antes eran una utopía hoy son posibles gracias al machine learning, una disciplina que permite a los ordenadores aprender por sí mismos y realizar tareas de forma autónoma sin necesidad de ser programados. Para saber más acerca de qué es y para qué sirve machine learning te invitamos a seguir leyendo este artículo de Ai Lab School.
¿Qué es el Machine Learning?
El machine learning, también denominado aprendizaje automático, es una disciplina del campo de la Inteligencia Artificial que, a través de algoritmos, dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones en datos masivos para hacer predicciones. Este aprendizaje permite a los computadores ejecutar tareas específicas de forma autónoma, es decir, sin necesidad de ser programados.
Si bien el término fue utilizado por primera vez en 1959, el mismo ha ganado relevancia en los últimos años debido al aumento de la capacidad de computación y al boom de los datos. Actualmente, esta tecnología está presente en un sinfín de aplicaciones como las recomendaciones de Netflix o Spotify, así como en las respuestas inteligentes de Gmail o el habla de Siri y Alexa.
Es importante subrayar también que el machine learning se distribuye en tres grandes modelos: Machine Learning Supervisado, Machine Learning no Supervisado y Aprendizaje por Refuerzo, siendo los dos primeros los más comunes. A continuación detallamos cada uno de ellos.
- Aprendizaje supervisado: estos algoritmos cuentan con un aprendizaje previo basado en un sistema de etiquetas asociadas a unos datos que les permiten tomar decisiones o hacer predicciones.
- Aprendizaje no supervisado: estos algoritmos no cuentan con un conocimiento previo. Se enfrentan al caos de datos con el objetivo de encontrar patrones que permitan organizarlos de alguna manera.
- Aprendizaje por refuerzo: su objetivo es que un algoritmo aprenda a partir de la propia experiencia. Esto es, que sea capaz de tomar la mejor decisión ante diferentes situaciones de acuerdo a un proceso de prueba y error en el que se recompensan las decisiones correctas.
¿Para qué sirve el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es uno de los pilares sobre los que descansa la transformación digital. De hecho, hoy en día esta disciplina ya se está utilizando para encontrar nuevas soluciones en diferentes campos, entre los que se destaca: vehículos inteligentes, recomendaciones, búsquedas, redes sociales, y mucho más.
En lo que se refiere al mundo empresarial, el machine learning se ha convertido en una tecnología crucial, principalmente por sus capacidades predictivas. El análisis predictivo es una competencia de gran valor para un negocio, ya que, entre otras cosas, permite a las organizaciones adelantarse a las tendencias del mercado, realizar predicciones a partir de los datos, reducir riesgos, solventar problemáticas antes de que ocurran y tomar mejores decisiones.
Además del análisis predictivo, los algoritmos de machine learning son habitualmente explotados por las empresas para reducir la cantidad de errores en los sistemas operativos y de gestión, para reforzar la seguridad de datos, incrementar las capacidades analíticas de las herramientas de análisis de datos y para llevar a cabo automatizaciones de procesos.
En otras palabras, esta disciplina de la Inteligencia Artificial permite que las empresas ahorren tiempo, impulsen su crecimiento, generen nuevas fuentes de ingresos y resuelvan problemas complejos.
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