Conoce la tecnología que revoluciona el mundo: Machine Learning

El Machine Learning (ML) también conocido como aprendizaje automático, ha ido tomando espacio como una de las principales disciplinas en el ámbito de la IA, facilitando a las máquinas el aprendizaje de datos y la toma de decisiones. También, la realización de predicciones sin estar específicamente programadas. 

Esta habilidad de autoaprendizaje es esencial para que los sistemas de computación puedan detectar patrones en grandes cantidades de información. Luego, pueden emplearlos en producir conocimientos valiosos y realizar proyecciones. 

El Machine Learning ha progresado desde enseñar a las computadoras a jugar, hasta transformarse en una disciplina de investigación autónoma. Cuenta con algoritmos empleados para entender textos, identificar patrones y varias utilidades comerciales.

Fundamentos del Machine Learning

Para entender qué es el aprendizaje automático es importante que lo definamos. En este caso, es un campo de la IA que proporciona a las computadoras la capacidad de detectar patrones en datos de gran envergadura. Un campo que provee la capacidad de realizar proyecciones, lo cual se denomina análisis predictivo. 

Fundamentalmente, el Machine Learning se basa en la generación y uso de algoritmos que simplifican estas detecciones y proyecciones. Así, ha demostrado su eficacia en múltiples problemas y tareas de la vida cotidiana. Por ejemplo, el diagnóstico médico, la robótica, los sistemas de recomendación, el reconocimiento facial y la proyección de precios de acciones.

Categorías principales del Machine Learning

Los algoritmos de aprendizaje automático pueden clasificarse en diversas categorías, en función a la manera en la que aprenden de los datos. Los métodos de aprendizaje más habituales comprenden: el aprendizaje supervisado, el no supervisado, el semisupervisado y el aprendizaje reforzado.

Aprendizaje supervisado

En esta categoría, los algoritmos emplean información previamente identificada y etiquetada para detectar patrones y correlaciones. Basándose en estos patrones, los algoritmos tienen la capacidad de efectuar proyecciones sobre datos no categorizados. 

También se caracteriza por ser particularmente apropiado para actividades de clasificación. Por eso su uso en el reconocimiento de voz, identificación de imágenes y proyecciones financieras.

Aprendizaje no supervisado

Aquí, el algoritmo se capacita con información sin etiquetas concretas, lo que le facilita identificar patrones o estructuras en los datos de manera autónoma. Sin resultados predeterminados o inducidos. 

Esta metodología es efectiva para detectar agrupaciones (clustering) o disminuir problemas en grandes volúmenes de datos.

Aprendizaje semisupervisado

Este tipo de aprendizaje fusiona aspectos del aprendizaje supervisado y no supervisado, empleando tanto información etiquetada como no etiquetada durante la tarea. El algoritmo adquiere patrones de los datos etiquetados e intenta implementarlos en los datos no etiquetados. 

Esto resulta beneficioso cuando etiquetar grandes cantidades de datos es costoso o amerita mucho tiempo. Se utiliza frecuentemente en la identificación de imágenes y objetos.

Aprendizaje por refuerzo

Para que este aprendizaje funcione, un algoritmo adquiere la habilidad de tomar decisiones al interactuar con su ambiente. Es decir, el algoritmo recibe premios o sanciones dependiendo de las decisiones tomadas, lo que le facilita la creación de estrategias de acción ideales. 

A diferencia de otros procedimientos, no necesita información de muestra, sino que elabora su propia estrategia en un ambiente controlado. Se emplea en la robótica, tácticas de juego y sistemas independientes.

Algoritmos en el machine learning

Los algoritmos de Machine Learning representan el "cerebro" de los sistemas de aprendizaje automático, ya que son el conjunto de normas y procedimientos que una IA emplea para llevar a cabo tareas. Especialmente en el proceso de toma de decisiones sobre grandes datos.

Aplicaciones prácticas del Machine Learning

Se sabe que el aprendizaje automático ya es una tecnología fundamental en muchas de las aplicaciones que utilizamos diariamente. Desde buscadores como Google hasta sugerencias en plataformas como Netflix y Amazon, el ML se encuentra en cada rincón.

Se espera que vaya evolucionando e involucrándose en más y más rubros. Como puede ser el médico, financiero, educacional, entre otros.

Aprender Machine Learning es prepararse para el futuro

Todavía hay personas que se preguntan qué es ML, si eres uno de esos hay algo que debes saber: El aprendizaje automático no sólo es la tecnología del futuro; ya está transformando nuestra forma de interactuar con el mundo.

Además, ahora también está cambiando la forma en que las empresas funcionan. Su capacidad de adquirir conocimientos de los datos y tomar decisiones conscientes lo hace una herramienta esencial en la era digital.

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