Si estás aquí es por que no sabes qué es el Machine Learning ni conoces los mejores proyectos relacionados con ello. Para explicarlo vamos a remontarnos a los inicios, a cuando nacieron los ordenadores 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.
En nuestros tiempos, donde cada vez presenciamos avances más rápidos, podemos encontrar supercomputadoras capaces de realizar 415 billones 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 sí solas. Hasta ahora…
La Inteligencia Artificial y 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. De hecho, 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. Se busca que estas aprendan por sí mismas y se adapten a nuevos datos sin necesidad de programación específica. Es decir, las máquinas aprendan de cálculos anteriores para actuar, tomar decisiones y obtener resultados fiables sobre los nuevos datos que se incorporen a su sistema.
Dicho esto, ante la gran confusión que en ocasiones rodea ambos términos, podemos sabes cuáles son las diferencias entre 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.
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Los 3 grupos de algoritmos del Machine Learning
En base al aprendizaje automático de la máquina y los algoritmos sobre los que trabaja, podemos diferenciar 3 tipos dentro del Machine 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.
Reinforcement Learning
La máquina funciona mediante un sistema por refuerzo que proporciona recompensas cuando comete aciertos. En caso de error, la máquina recibe un estímulo negativo. De esta manera, mediante puro condicionamiento ensayo-error, la máquina puede aprender por ella sola al generar patrones de comportamiento.
5 beneficios del Machine Learning en empresas
Ante todo, hay que tener en cuenta las necesidades de la empresa, además de evaluar las capacidades y el presupuesto de la compañía. Estamos hablando de una tecnología para nada económica, además de muy compleja, que no está hecha para todo el mundo. No obstante, aquí detallamos cuáles son los 5 beneficios del uso de Machine Learning para empresas:
1. 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.
2. 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.
3. 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.
4. 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.
5. 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.
