En la actualidad, se habla mucho de Machine Learning (Aprendizaje Automático), una tecnología que está presente en muchas aplicaciones que utilizamos a diario como Netflix, Spotify, o en las respuestas inteligentes de Gmail, el habla de Siri y Alexa, pero en realidad qué es el Machine Learning, cómo funciona y cuáles son sus usos y ventajas en el campo de las nuevas tecnologías y el desarrollo de la Inteligencia Artificial. Te lo contamos.
El Machine Learning no es nuevo, se remonta al siglo pasado, especialmente a 1950, cuando el gran Alan Turing creó el “Test de Turing”, que media la capacidad de una máquina para exhibir un comportamiento inteligente similar al de un ser humano.
El llamado Aprendizaje Automático consiste en una disciplina de las ciencias informáticas, relacionada con el desarrollo de la Inteligencia Artificial (IA), que permite que las máquinas puedan aprender sin ser programadas para ello. Es una práctica para hacer sistemas capaces de identificar patrones entre los datos y ejecutar predicciones.
En esta rama, las IAs están conformadas por uno o varios algoritmos capacitados para procesar grandes cantidades de datos y aprender en consecuencia. Las dos ideas claves sobre las que se desarrolla son:
– El sistema debe ser capaz de analizar datos y construir habilidades que no tenía en su nacimiento.
– La Inteligencia Artificial debe ser capaz de hacer los trabajos de forma autónoma, es decir, sin supervisión humana.
¿Cómo funciona el Machine Learning?
Es una tecnología que permite hacer automáticas una serie de operaciones con la finalidad de reducir la intervención de los seres humanos.
Es un conjunto de algoritmos que cumplen el acto de aprender. Las computadoras se programan a sí mismas, usando dichos algoritmos. Funcionan como ingenieros que pueden diseñar nuevas respuestas informáticas a la información que se les suministra a través de su interfaz u otros medios.
Así que, todo nuevo dato se convierte en un nuevo algoritmo, y a más datos, mayor complejidad y efectividad de cálculo puede proporcionar el sistema informático.
Aplicaciones del Machine Learning
La mayoría de las industrias que trabajan con grandes cantidades de datos utilizan la tecnología del machine learning, ya que obtienen percepciones de estos datos, a menudo en tiempo reales, que les permite trabajar de manera más eficiente o lograr una ventaja sobre sus competidores.
Esta capacidad de aprendizaje se emplea también para la mejora de motores de búsqueda, la robótica, reconocimiento del habla, del lenguaje, el diagnóstico médico y el uso de dispositivos y sensores de vestir que pueden usar datos para evaluar la salud de un paciente, asimismo, en el campo financiero para la detección y prevención del fraude, entre otros.
Usos del Machine Learning
- Gobiernos: Seguridad y servicios públicos
- Marketing y ventas: Análisis de historial de compra
- Petróleo y gas: Para encontrar nuevas fuentes de energía y optimización de la distribución de petróleo.
- Transporte: Vehículos autónomos, así como para identificar patrones y tendencias claves para la industria.
- Detección de rostro: Telefonía móvil
- Anti-spam: Mediante el uso de tags.
- Anti-virus: En la detección de software malicioso.
- Predecir de fallos en equipos tecnológicos.
- Análisis de las redes sociales.
- Genética. En la clasificación de secuencias de ADN.
Con el pasar de los años disponemos de la tecnología necesaria para poder aplicar técnicas estadísticas y algoritmos a grandes volúmenes de datos y hacerlo en tiempo real. Así sigue avanzando el machine learning, con modelos que tienen la capacidad de entender y responder de una manera automática a la información, beneficiando de esta manera a sectores donde resultar clave para la toma de decisiones.
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