¿Qué es el Machine Learning? | Aprendizaje automático

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Los ordenadores nacieron con el fin de facilitarnos tareas relacionadas con complejos problemas de cálculo. El matemático francés Blaise Pascal, fue el precursor del ordenador digital en 1642, cuando presentó una máquina que mediante el uso de ruedas dentadas, facilitaba los procesos de cálculos matemáticos. Tras una evolución constante, donde la potencia y la velocidad de estas máquinas no ha dejado de aumentar, actualmente nos encontramos con maravillas como la computadora china TaihuLight, que ofrece una velocidad punta capaz de realizar 93 millones de cálculos por segundo.

Sin embargo, pese a este aumento de capacidades y funciones, nunca se ha considerado a las computadoras como inteligentes, ya que jamás han sido capaces de hacer nada por si solas. Hasta ahora…

La Inteligencia Artificial ha recibido su impulso definitivo gracias a la aparición del Machine Learning

La búsqueda por hallar la fórmula con la que desarrollar una Inteligencia Artificial lo más parecida posible a la inteligencia humana se ha visto acelerada en los últimos años. Y gran parte de los avances obtenidos se deben a la incursión del Machine Learning.

El Machine Learning es una disciplina que nace a través del reconocimiento de patrones puestos al servicio de las computadoras, para que estas aprendan por si mismas y se adapten a nuevos datos sin necesidad de programación específica. Es decir, las máquinas aprenden de cálculos anteriores para actuar, tomar decisiones y obtener resultados fiables sobre nuevos datos que se incorporen a su sistema.

Dicho esto, y ante la gran confusión que en ocasiones rodea ambos términos, podemos diferenciar Inteligencia Artificial y Machine Learning de la siguiente manera:

  • La Inteligencia Artificial hace referencia a la capacidad de una máquina por llevar a cabo tareas de un modo efectivo e independiente.
  • El Machine Learning, es una aplicación dentro de la Inteligencia Artificial, que permite a las máquinas aprender y encontrar el mejor modo de proceder.
El Machine Learning proporciona a las computadoras la capacidad de aprender acciones sin necesidad de programaciónHaz click para twittear

Los algoritmos sobre los que trabaja esta disciplina pueden diferenciarse en dos tipos; Supervised Learning y Unsupervised Learning.

Supervised Learning: La máquina parte de un conocimiento previo que sirve como base para la comprensión de los datos que se incorporan. Un ejemplo lo encontramos en aquellos sistemas que son capaces de detectar enfermedades a través de los síntomas que presenta un paciente, gracias a los datos históricos que señalan los patrones recurrentes.

Unsupervised Learning: La máquina no dispone de ninguna base previa. Rastrea su base de datos con el objetivo de definir su estructura y posteriormente formar patrones. Un ejemplo de esta modalidad lo encontramos en la clasificación de datos científicos o a la hora de mejorar los sistemas de seguridad

Beneficios del Machine Learning en el sector empresarial.

  • Focalizar la dirección en el equipo humano. Gracias a que el Machine Learning se basa en algoritmos que permiten a la máquina aprender a partir de operaciones y datos sin necesidad de programación, la autonomía informática se ve impulsada hasta límites aún no establecidos.
  •  Potencia la innovación. El Machine Learning está diseñado para reinventar las reglas. Todos los datos almacenados en los distintos ejercicios pueden ser estudiados y combinados con facilidad, ofreciendo conclusiones hasta el momento fuera del alcance.
  • Profundidad en los informes. Mediante Machine Learning es posible descubrir patrones hasta el momento ocultos y presentarlos sobre una intuitiva interfaz visual. Fin a la presentación de datos estáticos.
  • Máxima adaptabilidad. El aprendizaje automático está basado en la flexibilidad para solventar retos, métricas, datos y cuestionarios según sea necesario, brindando a las empresas la posibilidad de una rápida adaptación y un progreso constante.
  •  Análisis predictivo. El Machine Learning es el canal para combinar el comportamiento y pautas de consumo con la ciencia. Ofrece información verificada sobre todo tipo de acciones que ayudan en la toma de todo tipo de decisiones en una empresa.

 

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