Hoy en día, son muchas las aplicaciones de inteligencia artificial que existen. Esta se renueva para hacernos todo más fácil, y para ello se enfoca en encontrar soluciones para cada entorno en donde nos desempeñamos. Esto último se ha visto reflejado en el desarrollo de la tecnología Machine Learning. Sigue leyendo y conoce más sobre el tema.
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¿Qué es Machine Learning?
La capacidad de respuesta de esta inteligencia la podemos ver en la recomendación de productos, servicios y plataformas digitales para socializar. Incluso, el reconocimiento de voz y de vías efectuado por un coche inteligente es el resultado del análisis realizado por Machine Learning.
Dado esto, no es de extrañar que este algoritmo se haya convertido en una de las mejores herramientas tecnológicas de la actualidad. Para entender la magnitud de su aplicación, es necesario conocer los datos básicos de este ingenioso programa.
Machine Learning es una parte de la inteligencia artificial que es responsable de muchos procesos analíticos de última tecnología. Esto se debe a que logra que ciertas máquinas y sistemas operativos puedan aprender de forma automática, sin necesidad de tener un aprendizaje previo. Además, también significa que son capaces de encontrar soluciones complejas sin haber sido programados para ello.
Esta innovadora capacidad de análisis permite identificar patrones en pequeñas y grandes bases de datos, con la única función de predecir eventos futuros.
¿Cómo funciona Machine Learning?
Desde el comienzo de la informática, se necesitaba programar un algoritmo para que hiciera algo y ejecutara una acción. Sin embargo, con la nueva aplicación del Machine Learning, las soluciones están a la orden por medio del auto-aprendizaje.
Mientras más datos obtenga el algoritmo más precisas y correctas serán las acciones resultantes del análisis. Estos datos son recopilados del sistema, ayudando a generar repuestas informáticas con buen grado de complejidad y efectividad.
Para realizar todo el análisis es necesario que el algoritmo aplique fórmulas y que tenga gran cantidad de datos. Esto ayudará a resolver los nodos en los árboles de decisiones (métodos de análisis). Con esto, las respuestas arrojadas por el programa serán válidas y con una buena base respaldada por el trabajo del sistema completo.
Tipos de Machine Learning
En la inteligencia artificial hay pocas ramas que logran comprender por sí mismas los patrones de comportamiento. Con Machine Learning se logra acceder a una solución específica sin hacer uso de otros programas, solo analizando la información suministrada.
Para ello, es necesario que el algoritmo sepa cómo manejar la información, por eso utiliza 3 tipos de gestión de datos para dar con la solución. Entre los 3 tipos de aprendizajes utilizados por el Machine Learning tenemos:
- Aprendizaje por refuerzo
Este tipo se produce cuando la máquina o sistema emplea el ensayo y error para realizar una tarea dada de forma correcta. El hecho de que la máquina utilice esta técnica de aprendizaje logra que pueda prever eventos futuros diferentes con varias soluciones.
- Aprendizaje supervisado
El algoritmo de este método ocasiona que la máquina pueda identificar datos a través de etiquetas previamente señaladas. De esta forma, puede seleccionar estas mismas etiquetas en otras bases de datos, solo con la información otorgada en esas reseñas.
- Aprendizaje no supervisado
A diferencia del anterior, este se produce cuando la máquina busca similitudes en una base de datos, en vez de guiarse por las etiquetas. Como resultado, el sistema busca semejanzas entre diferentes bancos de información para encontrar concordancias entre estos y dar con la solución.
¿Dónde se puede aplicar Machine Learning?
Hoy en día son muchos los campos que han adoptado este algoritmo como programa de sus operaciones. De igual forma, los sectores que aprovechan esta tecnología solo deben proporcionar datos e imaginación para lograr que Machine Learning se desempeñe correctamente.
A continuación, algunos ejemplos y soluciones en donde es aplicado Machine Learning:
- Predice fallos en equipos y sistemas de tecnología actual.
- Detecta fraudes y fallos en transacciones informáticas.
- En el área de empleados y recursos humanos, puede prever quienes son rentables a futuro y quiénes no.
- Mediante la información suministrada por las redes sociales, logra seleccionar clientes potenciales para ofrecer algún servicio en específico.
- Logra saber cuál es el mejor momento del día para dar vida a publicaciones en redes sociales.
- Es adecuado para predecir el tráfico urbano a partir de los patrones de tráfico de días anteriores.
Son muchas las empresas que utilizan Machine Learning para gestionar sus servicios y productos. Todo con el fin de aprovechar los beneficios de este algoritmo en sus procesos organizacionales, mejoramiento de los puestos de trabajo y evaluación de la experiencia del usuario.
Machine Learning y Big Data
Estos dos elementos se unen para formar un sistema que es utilizado en grandes empresas gracias a su capacidad de predicción. El algoritmo de Machine Learning permite detectar patrones de comportamiento en la Big Data, ayudando a determinar las futuras acciones que se deben gestionar para solventar cualquier problema.
Por otra parte, grandes empresas telefónicas y de servicios utilizan esta inteligencia para prever la pérdida de clientes. Para esto analizan toda la información suministrada por los registros y buscan posibles fallas que deben solucionar para evitar que el consumidor deje el servicio.
Así sucede con otras tecnologías aplicadas al Machine Learning, logran descifrar fallas y soluciones a estas para mejorar su desempeño. Todo esto analizando grandes cantidades de información, así no esté estructurada o clasificada.
Un algoritmo futurista
Algo que no podemos dejar de lado es la capacidad de adaptación que este algoritmo tiene, ya que fomenta el dinamismo en los análisis que efectúa. Como resultado, la información recién obtenida puede mejorar el modelo, mientras que el programa aprende y lo integra a sus soluciones constantemente.
Incluso, el mejoramiento de disciplinas científicas e informáticas parecen depender de Machine Learning. Esto se debe a que su adaptación y creatividad ayudarían a optimizar cualquier sistema desarrollado, acoplándose a estos para mejorarlos y reparar futuras fallas.
Las posibilidades de aplicación de Machine Learning parecen ser infinitas, ya que, mientras existan datos, existirá también un método para analizarlos y aprender de ellos.