QUÉ ES EL MACHINE LEARNING
El machine learning(ML) es una subrama de la Inteligencia Artificial (IA) que permite a los ordenadores aprender, adaptarse y realizar las funciones deseadas por sí mismos. Los algoritmos de ML pueden aprender patrones a partir de las entradas y resultados anteriores y ajustar las tareas en consecuencia.
El aprendizaje automático puede clasificarse de tres maneras principales.
- Aprendizaje supervisado: El aprendizaje supervisado utiliza datos etiquetados que incluyen entradas y salidas rectificadas para entrenar modelos.
- Aprendizaje no supervisado: El aprendizaje no supervisado utiliza datos no etiquetados para entrenar modelos. En ellos, la variable de salida es desconocida. Por lo tanto, los modelos tienen que aprender de los datos, descubrir patrones y proporcionar la salida deseada.
- Aprendizaje por refuerzo: En el aprendizaje por refuerzo, los algoritmos necesitan aprender de su entorno, como los seres humanos. Obtiene recompensas favorables o desfavorables en función del entorno.
La expresión «Machine learning» fue definido por primera vez en 1959 por Arthur Samuel, pionero en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Samuel definió el aprendizaje automático como un «campo de estudio que da a los ordenadores la capacidad de aprender sin ser programados explícitamente».
QUIÉN UTILIZA EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO Y CÓMO LO HACE
Dado que el aprendizaje automático extrae conocimientos de los datos existentes y luego toma decisiones o emprende acciones basadas en datos anteriores, los sectores con un gran volumen de datos utilizan la tecnología de MACHINE LEARNING para diversos fines, como prevenir el fraude, evaluar los datos en tiempo real y sugerir acciones basadas en decisiones anteriores.
APLICACIONES DEL MACHINE LEARNING
- RECONOCIMIENTO DE IMAGEN: Uno de los mejores usos de la aplicación ML es el reconocimiento de imágenes de lugares, cosas, objetos, etc.
- SERVICIOS FINANCIEROS: Los bancos y otros proveedores de servicios financieros utilizan el ML para detectar y prevenir el fraude y para proporcionar información sobre las oportunidades de inversión.
- SALUD: La tecnología machine learning permite a los profesionales sanitarios evaluar el estado de salud de sus pacientes en tiempo real.
- MARKETING Y VENTAS: Los equipos de marketing utilizan el ML para analizar el rendimiento pasado de sus esfuerzos de divulgación, de modo que puedan crear campañas de marketing eficaces y segmentar a los clientes para mejorar las ventas.
- EDUCACIÓN: El machine learning identifica a los estudiantes que tienen dificultades para aprender y sugiere las acciones necesarias que los profesores pueden utilizar para mejorar su aprendizaje.
- RECOMENDACIÓN DE PRODUCTOS: Las industrias de comercio electrónico utilizan el ML para analizar el historial de compras de los clientes. Ayuda a identificar sus productos de interés y a añadirlos a sus listas de inventario.
- TRADUCCIÓN DE IDIOMAS: Las aplicaciones de ML ayudan a convertir el texto de cualquier idioma al idioma conocido por el usuario.
- SOCIAL MEDIA: El machine learning tiene numerosas aplicaciones en las redes sociales para la monitorización de las mismas, el análisis de sentimientos, el reconocimiento de imágenes y los chatbots.
Los motores de búsqueda en la web, los sistemas de recomendación, la colocación de anuncios en línea, los filtros de spam en el correo electrónico y muchas otras aplicaciones son otros ejemplos de machine learning.
CÓMO FUNCIONA EL MACHINE LEARNING
Si tomamos como ejemplo el sector sanitario, entender el proceso de trabajo puede ser fácil.
Los tres pasos principales son:
- Entrenamiento: Entrenar los modelos para identificar las enfermedades proporcionando las definiciones a los parámetros de cada enfermedad como entrada.
- Validación: Validar el resultado comprobando si las predicciones del machine learning son positivas o negativas al diagnosticar enfermedades.
- Testeo: Es esencial comprobar que el conjunto de algoritmos entrenados se ajusta a los datos de los nuevos pacientes.
PRINCIPALES CARACTERÍSTICAS DEL MACHINE LEARNING:
- Automatización: Las empresas pueden utilizar el ML para automatizar las tareas más repetitivas, como el papeleo y el envío de correos electrónicos.
- Visualización de datos: El ML ayuda a las empresas a visualizar y analizar los datos para entender las relaciones en los datos y proporcionar nuevas perspectivas de negocio.
- Compromiso con el cliente: El ML permite a las empresas mantener conversaciones valiosas con sus clientes al obtener la información en la que los clientes estarán interesados basándose en compromisos anteriores.
- Análisis de datos precisos: Los modelos y algoritmos basados en datos de ML procesan y analizan volúmenes masivos de datos en tiempo real.
- Inteligencia empresarial: El amplio uso de la tecnología ML en todos los verticales mejora la eficiencia empresarial.
BENEFICIOS EN LA UTILIZACIÓN DEL MACHINE LEARNING:
- El machine learning tiene una amplia gama de aplicaciones para que las empresas y organizaciones revolucionen la forma de trabajar de los negocios.
- El machine learning tiene la capacidad de automatizar todo al permitir que los algoritmos aprendan, predigan y mejoren por sí mismos.
- El machine learning puede analizar grandes volúmenes de datos para identificar las tendencias y patrones de los consumidores.
- Los algoritmos de machine learning pueden aprender continuamente de su entorno y proporcionar predicciones más precisas.
