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¿Qué es el Machine Learning, tipos y donde es utilizado?

Machine-Learning

FUENTE

Hasta hace unos 10 años un computador que aceptaba las órdenes que se

le daban mediante un teclado y un ratón era un gran logro, pero a pesar de esto,

estas máquinas no contaban con la capacidad de hacer cosas por sí mismas

a menos que fuesen programadas para ello.

Esto hacía que los procesos a pesar de ser mucho más rápidos por hacer uso

de un computador, siguieron necesitando de la mano de obra humana para funcionar.

¿Qué pasaría si un computador pudiese aprender por sí mismo y realizar

trabajos con éxito? Bajo este concepto nace el Machine Learning o Aprendizaje Automático.

¿Tienes curiosidad de qué es el Machine Learning y para qué sirve?

Entonces te recomendamos que sigas leyendo.

¿Qué es Machine Learning?

Machine Learning, aprendizaje automático y aprendizaje de máquina son las

3 distintas formas de llamar a una disciplina científica que es parte de la inteligencia artificial

que se encarga de generar sistemas que aprenden por sí solos.

Este tipo de sistemas no necesitan de una programación como tal o una

orden manual, sino que estos trabajan automáticamente bajo una serie de algoritmos

y datos que le han sido entregados.

La característica principal del aprendizaje de máquina es que tiene la capacidad

de predecir situaciones que aún no suceden basándose en los datos que previamente se le han dado.

 

¿Cómo funciona el Machine Learning?

  1. Machine Learning es un proceso bastante complejo, pero que no es demasiado difícil de entender.
  2. En pocas palabras la manera de funcionar del Machine Learning es mediante
  3. la detección de patrones de comportamiento para poder predecir a qué
  4. nos enfrentaremos.
  5. Puedes tomarlo de esta forma, imagina que deseas invertir en criptomonedas,
  6. pero con la gran variabilidad de precios deseas invertir en una que te dé una buena
  7. rentabilidad a largo plazo y que no genere pérdidas.
  8. Para poder predecir cuál será la criptodivisa que no pierda valor en el tiempo hay
  9. muchos aspectos a tomar en cuenta, incluyendo la trayectoria en el precio de la moneda,
  10. capitalización de mercado o índices de compra y venta. Definitivamente son demasiados
  11. factores como para determinar cuál es el destino de esta criptomoneda a ciencia cierta,
  12. pero es posible hacer una predicción con un alto porcentaje de probabilidad de acierto.
  13. Para saber a ciencia cierta cuál es la que tendrá más rentabilidad con el paso del tiempo
  14. deberemos obtener primero que todo los datos necesarios (trayectoria del precio, capitalización
  15. de mercado, etc.) para usarlos con un algoritmo que podría predecir cuál es la
  16. criptomoneda más rentable.
  17. Esta es una manera bastante simple de explicar el concepto de Machine Learning.

Tipos de Machine Learning

Cuando hablamos del aprendizaje de máquina es posible que hablemos sobre tres

tipos, los cuales pueden ser:

Aprendizaje Supervisado (Supervised Learning)

Este tipo de Machine Learning requiere de datos previamente etiquetados para

aprender a realizar su trabajo.

Prácticamente lo que se hace es darle una serie de datos previamente resueltos para

que luego el aprenda a resolver problemas futuros.

Ejemplos de Aprendizaje Supervisado: Detección de spam en los correos, detección de

imágenes en captchas, reconocimiento de escritura o voz, etc.

Aprendizaje No supervisado (Unsupervised Learning)

Para este caso los algoritmos no necesitan de datos etiquetados, pero sí de indicaciones

previas, las cuales le enseñan a comprender y analizar la información que le será brindada.

Ejemplo de Aprendizaje No supervisado: Clasificar información, etc.

Reforzamiento de aprendizaje (Reinforcement Learning)

En este caso la máquina aprende de los refuerzos de la práctica basándose en el éxito

o fracaso que tenga.

Los algoritmos a pesar de contar con información previa, se encargará de, aprender

por su cuenta en base a la tasa de éxito que tengan en sus resultados para poder

resolver los problemas entregados.

Un gran ejemplo de este tipo de Machine Learning es Alpha Zero, una inteligencia artificial

de Google que en sólo cuatro horas logró aprender todas las posibles jugadas del ajedrez

y vencer al campeón del mundo 28 veces de 100 partidas, las demás fueron empate

y no tuvo ninguna derrota.

¿Dónde se usa el Machine Learning?

El aprendizaje automático se encuentra en casi todos lados. Algunos ejemplos de

las áreas donde se hace uso de Machine Learning son:

Búsquedas online

Con el paso del tiempo los buscadores han intentado evolucionar para conseguir los

mejores resultados, para ello, tanto Google como otros buscadores hacen análisis sobre

los resultados de la web y el tiempo de permanencia en las mismas.

Estos datos se recolectan para luego poder brindar mejores resultados.

Business Intelligence

Tomar decisiones dentro de una empresa no es nada fácil, por lo cual es importante

aprender a analizar absolutamente todos los datos con los que cuenta la empresa.

Muchos sistemas de Machine Learning pueden ayudar a tomar decisiones de la empresa

bastante acertados para mejorar el rendimiento de la misma.

 

machine-learning automatizado

Antivirus

Todos los días nacen nuevos virus o se modifican las versiones ya existentes, por lo

cual el que un antivirus cuente con una base de datos actualizada no es suficiente.

Para ello, los mismos cuentan con un aprendizaje automático que se basa en los

comportamientos del malware para detectarlos y detenerlos.

Predicción en gustos

¿Qué es Machine Learning?

Si usas Google Play, Amazon o Mercado Libre es probable que notes que muchas

veces entre las cosas que quizás te gusten hay cosas que realmente van contigo,

ya que estos cuentan con un sistema de aprendizaje de máquina eficaz.

Se basan en las búsquedas y cosas que has comprado o descargado para poder

saber qué deberían brindarte.

Salud

Los algoritmos de aprendizaje automático son capaces de detectar y prevenir

enfermedades como el cáncer de mama con incluso un año de anticipación,

influyendo directamente en el posible tratamiento y el porcentaje de éxito de curación.

Detección de fraudes

Para un procesador de pagos como PayPal o Payoneer controlar un alto volumen

de transacciones es completamente imposible a menos que se haga uso de un

sistema de aprendizaje automático.

Estos sistemas encontrarán movimientos extraños que podrían ser fraude y

toman sus prevenciones.

 

Ahora ya sabéis que es el Machine Learning, que tipos hay, cómo, funciona y

donde lo usamos. ¡Hasta el próximo artículo!

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