Machine Learning

El machine learning o aprendizaje automático es un método de análisis de datos que automatiza la construcción de modelos analíticos, el cual utilizando inteligencia artificial busca crear sistemas que aprendan de forma autónoma. Lo que permite al sistema aprender son los algoritmos, los cuales permiten revisar los datos y predecir comportamientos a futuros también implica que estos sistemas se mejoran de forma autónoma con el tiempo, sin intervención humana.

¿Cómo funciona el Machine Learning?

Los algoritmos que se usan en el desarrollo del Machine Learning son realizados en buena parte de estas acciones por su propia cuenta. Obteniendo sus propios cálculos según los datos que se recopilan en el sistema, y cuantos más datos obtienen, mejores y más precisas serán las acciones resultantes. Las computadoras se programan a sí mismas, hasta cierto punto, usando dichos algoritmos. Como respuesta a la información que se les suministra a través de su interfaz u otros medios.

El sistema de Machine Learning necesita contar con un volumen de datos de relevancia para poder suministrar respuestas realmente válidas.

La tecnología del Aprendizaje Automático sirve para recopilar y modelar el conocimiento con el fin de proporcionar información más precisa y así elaborar mejores herramientas de trabajo.

Ámbitos de aplicación del Machine Learning

La mayoría de las industrias que trabajan con grandes cantidades de datos han reconocido el valor de la tecnología del machine learning. Industrias como los servicios financieros, gobierno, atención a la salud, marketing y ventas, petroleo y gas, y transporte son los principales sectores que utilizan el machine learning.

Las principales aplicaciones que se pueden desarrollar mediante el machine learning son:

  • Detectar fraude en transacciones.
  • Predecir de fallos en equipos tecnológicos.
  • Prever qué empleados serán más rentables el año que viene (el sector de los Recursos Humanos está apostando seriamente por el Machine Learning).
    Seleccionar clientes potenciales basándose en comportamientos en las redes sociales, interacciones en la web.
  • Predecir el tráfico urbano.
  • Saber cuál es el mejor momento para publicar tuits, actualizaciones de Facebook o enviar las newsletter.
  • Hacer pre diagnósticos médicos basados en síntomas del paciente.
  • Cambiar el comportamiento de una app móvil para adaptarse a las costumbres y necesidades de cada usuario.
  • Detectar intrusiones en una red de comunicaciones de datos.

Decidir cuál es la mejor hora para llamar a un cliente.

Tipos de machine learning

  • Aprendizaje supervisado: Este tipo de aprendizaje se basa en lo que se conoce como información de entrenamiento. Se entrena al sistema proporcionándole cierta cantidad de datos definiendo los al detalle con etiquetas. Una vez que se le ha proporcionado la suficiente cantidad de dichos datos, podrán introducirse nuevos datos sin necesidad de etiquetas, en base a patrones distintos que ha venido registrando durante el entrenamiento.
  • Otro método de desarrollo del Aprendizaje Automático consiste en predecir un valor continuo, utilizando parámetros distintos que, combinados en la introducción de nuevos datos, permite predecir un resultado determinado. Este método se conoce como regresión.
  • Aprendizaje no supervisado: En este tipo de aprendizaje no se usan valores verdaderos o etiquetas. Estos sistemas tienen como finalidad la comprensión y abstracción de patrones de información de manera directa. Este es un modelo de problema que se conoce como clustering. Es un método de entrenamiento más parecido al modo en que los humanos procesan la información.
  • Aprendizaje por refuerzo: En la técnica de aprendizaje mediante refuerzo, los sistemas aprenden a partir de la experiencia. Como ejemplo se puede observar el comportamiento de un coche autónomo. Cuando el vehículo toma una decisión errónea, es penalizado. Es una técnica basada en la prueba y error, y en el uso de funciones de premio que optimizan el comportamiento del sistema.

Autor: Nicolas Romero Robayo

Editor: Luz Adriana Muñoz 

Fuentes:

Gonzales, A. (2019). ¿Qué es Machine Learning?. Cleverdata. https://cleverdata.io/que-es-machine-learning-big-data/

Redaccion Apd. (2019). ¿Qué es Machine Learning y cómo funciona?. Redaccion Apd. https://www.apd.es/que-es-machine-learning/

Oliveros,jp. (2019). Te explicamos como funciona el Machine Learning.  [Imagen]. CriptoTendencia. https://criptotendencia.com/2019/05/10/te-explicamos-como-funciona-el-machine-learning/

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