El secreto del ‘Machine learning’
El conocido como “Machine learning”, que se traduce cómo “aprendizaje automático”, es un sistema que está constantemente presente en nuestras vidas aun que no seamos conscientes de ello, por lo que te estarás preguntando ¿Qué es el machine learning y qué efecto tiene en mi vida? La respuesta a tu pregunta se encuentra en este artículo.

¿Qué es el machine learning y cómo afecta a nuestras vidas?

El machine learning es un método de análisis de datos que automatiza la construcción de modelos analíticos. Es una rama de la inteligencia artificial basada en la idea de que los sistemas pueden aprender de datos, identificar patrones y tomar decisiones con mínima intervención humana. En resumen, es la capacidad de las máquinas de aprender a partir de los datos.

Esta tecnología está presente en multitud de empresas como Netflix o Spotify, Gmail Siri y Alexa las cuales estudian el comportamiento y los gustos de los usuarios para mejorar la experiencia de los mismos con la marca consiguiendo personalizar los servicios para el consumidor de manera que recibe lo que la plataforma detecta que le interesa.

De esta manera, el ‘machine learning’ está detrás de las recomendaciones de películas en plataformas digitales, del buscador de Google, del reconocimiento por voz de los asistentes virtuales, la capacidad de los coches autónomos para ver la carreteras, la robótica, etc.

¿Pero, cómo lo hace?

La estadística es sin duda la base fundamental del aprendizaje automático, que básicamente consiste en una serie de algoritmos capaces de analizar grandes cantidades de datos para deducir cuál es el resultado más óptimo para un determinado problema.

El sistema de Machine Learning necesita contar con un volumen de datos de relevancia para poder suministrar respuestas realmente válidas. El mínimo que se recomienda es de 6 entradas de datos reales para cada respuesta nueva diseñada.

Un claro ejemplo de ello son Google y Netflix. El buscador de Google aprende sobre registra nuestras búsquedas y aprende de ellas para luego sugerir al usuario lo que más le pueda interesar.  En el caso de Netflix, la plataforma estudia el comportamiento y los gustos de los usuarios para poder posicionar las portadas correctas a cada uno de ellos.

Existen 3 tipos de aprendizaje automático;
  • Aprendizaje por refuerzo: se produce cuando una máquina aprende por medio de prueba y error hasta alcanzar la mejor manera de completar una tarea dada.
  • Aprendizaje supervisado: se produce cuando se entrena a las máquinas con datos etiquetados. Por ejemplo, fotos con descripciones de los elementos que aparecen en ellas.
  • Aprendizaje no supervisado: las máquinas no identifican patrones en bases de datos etiquetadas, sino que buscan similitudes. En este caso, los algoritmos no están programados para detectar un tipo específico de datos, sino que buscan ejemplos que se parezcan y puedan agrupar.

Puedes aprender todo sobre el machine learning en los siguientes enlaces:

https://developers.google.com/machine-learning/crash-course

https://aws.amazon.com/es/machine-learning/mlu/

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