Está presente en nuestro día a día a través de dispositivos electrónicos, internet, vehículos, medicina, marketing y negocios, detección de fraudes, y podríamos seguir. Cada vez son más los productos y servicios que incluyen en sus operaciones el Machine Learning.

Pero, ¿quieres saber qué es exactamente?

El Machine Learning o Aprendizaje Automático, es una técnica dentro del campo de la inteligencia artificial que, mediante una serie de algoritmos, permite que un dispositivo o aplicación sea capaz de aprender a clasificar los datos que se le proporcionan y generar conclusiones.

¿Aún no está del todo claro? Entendamos cómo funciona.

Al tener una serie de datos, estos requieren una etiqueta para poder ser clasificados. Cuando hablamos de etiqueta, nos referimos  a los rasgos o atributos que posee cada dato, permitiéndole a nuestro algoritmo reconocer su similitud con otro, encasillándolo en un mismo grupo u ordenándolo según corresponda.
Para que lo anterior ocurra, debe existir un entrenamiento previo. Mientras más datos obtenga nuestro sistema, mayor será la probabilidad de conseguir resultados óptimos.

¿Quieres saber más? Podemos dividir el Machine Learning en sus tres principales tipos: Aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.

El Aprendizaje supervisado, es una de las tres maneras más utilizadas en que un dispositivo electrónico puede aprender. Consiste en tener un sistema al cual se le indica la salida deseada ante una entrada deseada, aprendiendo la relación entre ambas.

Por otra parte, tenemos el Aprendizaje no supervisado, que consiste en tener un sistema al cual dotamos de una gran cantidad de datos de entrada, siendo capaz de aprender características entre estos datos.

En tercer lugar, tenemos el Aprendizaje por refuerzo, que consiste en tener un sistema en el cual se puede distinguir concretamente un agente que lleva a cabo un conjunto de acciones, las cuales interactúan con el entorno, dando lugar a una serie de reacciones que finalmente serán evaluadas en base a objetivos.

Entonces, el Machine Learning ayuda a encontrar solución a problemas complejos de diversas áreas. Pues, ha resultado ser vital, por ejemplo, para aquellas empresas que manejan una gran cantidad de información, proporcionando optimizaciones y oportunidades en sus procesos.

¿Vamos a un caso específico?  Motores de búsqueda.

Siempre estamos buscando respuestas en internet, para ello nos dirigimos al buscador y escribimos aquello que necesitamos encontrar.
Cuando realizamos una consulta, este sistema rápidamente se encarga de entregar el mejor resultado, detectando su eficacia de acuerdo al comportamiento que tengamos frente a este. Si permanecemos en el sitio, el sistema captará que ha hecho un buen trabajo. Por el contrario, si llevamos a cabo otras acciones como cambiar de página o huir de estos resultados, se considerará como un fracaso para seguir aprendiendo a futuro.

Esto y tantos ejemplos más, como el reconocimiento facial, reconocimiento de voz, antivirus y juegos, siguen incorporándose en distintos mercados.

El Machine Learning permanecerá revolucionando las empresas, cada vez son más las que apuestan por generar valor a través de esta maravillosa técnica.

Está presente en nuestro día a día a través de dispositivos electrónicos, internet, vehículos, medicina, marketing y negocios, detección de fraudes, y podríamos seguir. Cada vez son más los productos y servicios que incluyen en sus operaciones el Machine Learning.

Pero, ¿quieres saber qué es exactamente?

El Machine Learning o Aprendizaje Automático, es una disciplina dentro del campo de la inteligencia artificial que mediante una serie de algoritmos, permite que un dispositivo o aplicación sea capaz de aprender a identificar patrones complejos  en millones de datos y generar conclusiones.

¿Aún no está del todo claro? Entendamos cómo funciona.

Al tener una serie de datos, estos requieren una etiqueta para poder ser clasificados. Cuando hablamos de etiqueta, nos referimos  a los rasgos o atributos que posee cada dato, permitiéndole a nuestro algoritmo reconocer su similitud con otro, encasillándolo en un mismo grupo u ordenándolo según corresponda.
Para que lo anterior ocurra, debe existir un entrenamiento previo. Mientras más datos obtenga nuestro sistema, mayor será la probabilidad de conseguir resultados óptimos.

¿Quieres saber más? Podemos dividir el Machine Learning en sus tres principales tipos: Aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.

El Aprendizaje supervisado, es una de las tres maneras más utilizadas en que un dispositivo electrónico puede aprender. Consiste en tener un sistema al cual se le indica la salida deseada ante una entrada deseada, aprendiendo la relación entre ambas.

Por otra parte, tenemos el Aprendizaje no supervisado, que consiste en tener un sistema al cual dotamos de una gran cantidad de datos de entrada, siendo capaz de aprender características entre estos datos.

En tercer lugar, tenemos el Aprendizaje por refuerzo, que consiste en tener un sistema en el cual se puede distinguir concretamente un agente que lleva a cabo un conjunto de acciones, las cuales interactúan con el entorno, dando lugar a una serie de reacciones que finalmente serán evaluadas en base a objetivos.

Entonces, el Machine Learning ayuda a encontrar solución a problemas complejos de diversas áreas. Pues, ha resultado ser vital por ejemplo, para aquellas empresas que manejan una gran cantidad de información. Para una persona resulta imposible analizar millones de datos, sacar conclusiones y predicciones.
En cambio, los algoritmos sí pueden detectar patrones de comportamiento, proporcionando optimizaciones y oportunidades en los procesos.

¿Vamos a un caso específico?  Motores de búsqueda.

Siempre estamos buscando respuestas en internet, para ello nos dirigimos al buscador y escribimos aquello que necesitamos encontrar.
Cuando realizamos una consulta, este sistema rápidamente se encarga de entregar el mejor resultado, detectando su eficacia de acuerdo al comportamiento que tengamos frente a este. Si permanecemos en el sitio, el sistema captará que ha hecho un buen trabajo. Por el contrario, si llevamos a cabo otras acciones como cambiar de página o huir de estos resultados, se considerará como un fracaso para seguir aprendiendo a futuro.

Esto y tantos ejemplos más, como el reconocimiento facial, reconocimiento de voz, antivirus y juegos, siguen incorporándose en distintos mercados.

El Machine Learning permanecerá revolucionando las empresas, cada vez son más las que apuestan por generar valor a través de esta maravillosa disciplina. La que, a su vez se convierte en una ventaja competitiva. Obteniendo mayor precisión en nuestras predicciones, lo que nos ayudará a ser más asertivos en la toma de decisiones y llevar a cabo las acciones más convenientes para el negocio.