Machine Learning

Cuando se habla de los algoritmos como el conjunto de instrucciones sistemáticas previamente definidas para ejecutar diversas tareas, no se puede evitar relacionarlos con el Machine Learning, o Aprendizaje Automático.

Esta disciplina se ha vuelto popular en el mundo de la tecnología, ya que es un término que ha revolucionado la forma en que las computadoras pueden aprender y mejorar a partir de datos.

El aprendizaje de los datos es lo que define al Machine Learning como una inteligencia que, con entrenamiento de los mismos, es capaz de ejecutar instrucciones específicas con base en una cierta cantidad de información generada y almacenada por el Machine Learning.

Dicha herramienta es especial porque extrae conocimiento, dando como resultado una tecnología que otorga la capacidad de que una máquina pueda tomar decisiones automatizadas y resolver una amplia variedad de problemas complejos.

¿Qué es el Machine Learning?

El Machine Learning consiste en una disciplina perteneciente a la rama de la inteligencia artificial que se encarga de desarrollar algoritmos y modelos para que las computadoras aprendan de los datos disponibles, otorgando así una labor personalizada y atendiendo las necesidades de las empresas.

Se podría definir como el maestro de las computadoras, pues las dota de instrucciones precisas para que puedan ejecutar tareas complejas, como el reconocimiento de voz, la toma de decisiones autónomas y la predicción de eventos futuros.

El Machine Learning también se puede entender como un árbol cuyas ramificaciones están repletas de técnicas y algoritmos, donde cada hoja es una red de datos que comparte con las computadoras para su aprendizaje según las necesidades del negocio.

Es como enseñar a una computadora a reconocer fotos de un solo color, mostrándole muchas imágenes con dicha tonalidad y dejando que aprenda por sí misma cómo identificarlas.

En esencia, el Machine Learning capacita a las computadoras para que puedan generalizar a partir de ejemplos pasados y tomar decisiones con base en los algoritmos, siendo una guía y una herramienta poderosa para que las máquinas aprendan y mejoren su desempeño en tareas específicas a través de la experiencia adquirida por dichos datos.

¿Cómo funciona el Machine Learning?

La función del Machine Learning es mostrarle a una computadora cómo puede tomar decisiones en situaciones nuevas, por lo que su labor es entrenar a partir de ejemplos, haciéndolo de la siguiente manera:

• Recopilación de datos: El almacenaje de ejemplos de información relevante es la primera fase para que una máquina llegue a trabajar de forma remota de acuerdo a la guía de datos.
• Entrenamiento del modelo: Luego, esos mismos ejemplos enseñan a la computadora a identificar patrones y características para que eventualmente genere parámetros internos.
• Prueba y ajuste: Después del entrenamiento, se pone a prueba a la máquina con nuevos ejemplos que no estaban en el conjunto de entrenamiento; con base en la guía y el aprendizaje se resuelve el problema, dando paso a una respuesta real.
• Mejora continua: Con este último paso, la máquina tiene la oportunidad de cometer errores que poco a poco la llevan a ajustar sus acciones hasta volverse más precisa.

Métodos de Machine Learning

Para que el Machine Learning genere cambios importantes dentro de un sector, se utilizan diversos métodos y técnicas con la finalidad de que las computadoras puedan aprender de los datos; a continuación le brindamos algunos de los métodos más comunes del Machine Learning:

• Aprendizaje supervisado, donde se utilizan ejemplos etiquetados para identificar la respuesta correcta, como es el caso del spam.
• Aprendizaje no supervisado, donde se buscan patrones en los datos sin etiquetar, como sucede en la segmentación de clientes.
• Aprendizaje por refuerzo, donde una computadora aprende a recibir recompensas o penalizaciones según su desempeño.
• Aprendizaje profundo, donde se aprende con las representaciones de alto nivel a partir de datos.

Aplicaciones del Machine Learning

Para tomar decisiones o predecir comportamientos, los algoritmos de Machine Learning resultan ser el alma de dichos procesos, otorgando aprendizaje continuamente; estas acciones se pueden observar en múltiples aplicaciones, como las que aquí se enlistan:

• Detección de rostro.
• Anti-spam disponible en los tags.
• Antivirus detectado en los software maliciosos.
• Detección del clima o tráfico.
• Comprensión de textos.
• Vehículos autónomos y robots.
• Análisis de imágenes de alta calidad.
• Análisis de comportamiento de consumo y productividad en sectores de banca y seguros.

La relevancia del Machine Learning es cada vez mayor en diversos campos porque cubre distintas áreas dentro del universo Big Data, ocasionando que exista un sinnúmero de técnicas y algoritmos que continuamente están evolucionando.

Beneficios del Machine Learning

Una de las principales ventajas del Machine Learning, es su gran capacidad de ejecutar múltiples tareas de manera eficiente y sin generar errores, por ello, las organizaciones y múltiples empresas han mejorado la experiencia de los consumidores y de sus sectores, obteniendo así los siguientes beneficios:

• Optimización e identificación de procesos.
• Reducción de vulnerabilidades.
• Automatización y eficiencia en tareas repetitivas y complejas.
• Toma de decisiones basadas en datos.
• Experiencia personalizada.
• Mejora de relación con el cliente.
• Descubrimiento de patrones.
• Localización de soluciones tecnológicas.
• Ciberseguridad en operaciones en línea.

Para gozar de mejores procesos productivos en su empresa, la instalación del Machine Learning resulta ser clave, dando pie al desarrollo de nuevos modelos mientras se asimilan grandes cantidades de información.

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