Machine Learning, también conocido como Aprendizaje Automático o Aprendizaje de Máquinas, es una rama de la Inteligencia Artificial en el que las máquinas tienen la capacidad de adaptar e imitar el comportamiento humano.
MACHINE LEARNING O APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
Machine Learning se enfoca en el perfeccionamiento de programas informáticos que pueden acceder a los datos, usarlos para aprender y mejorar automáticamente mediante algoritmos, sin ser asistido por un humano.
El proceso de aprendizaje se inicia con la alimentación de datos de buena calidad. Seguido de la capacitación de las máquinas, mediante la construcción de modelos de Machine Learning, usando los datos y distintos algoritmos.
Foto por David Levêque en Unsplash
MÉTODOS DE MACHINE LEARNING
Algoritmos de aprendizaje supervisado
Por ejemplo, que la computadora pueda distinguir imágenes de aviones de las de autos. Estas etiquetas son colocadas por el humano para garantizar la efectividad y la calidad de los datos.
La idea es que las máquinas puedan aprender infinidad de ejemplos, para que a partir de allí puedan hacer el resto de cálculos y el humano no tenga la necesidad ingresar la información repetidas veces.
Después de una capacitación suficiente, el sistema puede proporcionar objetivos para cualquier entrada que sea nueva. El algoritmo de aprendizaje también puede comparar su salida con la salida correcta e intencionada y hallar errores para modificar el modelo de secuencia.
Algunos ejemplos de algoritmos de aprendizaje supervisado que probablemente muchos conocemos son, la detección de spam y el reconocimiento de voz.
Algoritmos de aprendizaje no supervisado
Sin embargo, se le proporciona una gran cantidad de datos con las características propias de un objeto (partes de un auto) para que pueda deducir qué es, a partir de los datos recopilados. Un ejemplo de algoritmos de aprendizaje no supervisado es clasificar información.
Algoritmos de aprendizaje automático de refuerzo
En este aprendizaje se requiere una retroalimentación de recompensa simple para que el agente aprenda qué acción es la mejor; esto se conoce como la señal de refuerzo.
Aunque el algoritmo conoce los resultados desde el principio, no sabe cuáles son las mejores decisiones para lograr obtenerlos.
El algoritmo de aprendizaje automático de refuerzo progresivamente va relacionando los patrones de éxito para repetirlos una y otra vez, hasta perfeccionarlos y ser totalmente eficiente.
Este método, permite que las máquinas y los agentes de software determinen automáticamente el comportamiento ideal, dentro de un contexto específico para maximizar su rendimiento. Por ejemplo, un sistema de navegación automática para un auto.
Aplicaciones actuales y perspectivas de Machine Learning
Problemas que se pensaban que serían imposibles de resolver, ahora se cree que Machine Learning podría solventar casi cualquier problema y lograr resultados sorprendentes en muchos casos, siempre y cuando cuente con suficientes datos. Es tan funcional, que industrias de todos los sectores intentan beneficiarse de las técnicas de Machine Learning.
Dado que Machine Learning es un sistema fundamentado en el procesamiento y análisis de datos, que son traducidos a hallazgos, se puede adaptar a cualquier industria que cuente con bases de datos lo suficientemente grandes.
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