¿Qué es el Machine Learning?

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La capacidad de las máquinas para aprender está presente en muchos aspectos de nuestra vida cotidiana. Por ejemplo, ¿Cómo crees que las plataformas digitales son capaces de recomendarnos películas que nos interesan? Pues gracias al Machine Learning. Esta tecnología, cuyo origen se sitúa varias décadas atrás, es realmente importante en la actualidad, pero: ¿qué es el Machine Learning y por qué ha ganado tanta importancia?

 

¡Te lo contamos!

Definición de Machine Learning

El Machine Learning -en español, aprendizaje automático- es una rama de la Inteligencia Artificial, una innovación tecnológica, que da la posibilidad de que las máquinas aprendan y puedan realizar tareas específicas de manera autónoma, sin necesidad de estar programadas para ello expresamente. Esta capacidad es fundamental para que los sistemas puedan identificar patrones para, después, hacer predicciones.

Por ejemplo, el Machine Learning está presente en muchas de las plataformas que utilizamos en nuestro día a día, como Spotify o Netflix y, también, en el habla de Alexa y de Siri.  Sí, estamos rodeados de Machine Learning.

El término Machine Learning parece muy actual, pero lo cierto es que lo utilizó por primera vez en 1959, Arthur L. Samuel, un pionero en el campo de la IA y los juegos informáticos. En la actualidad, este término ha ganado popularidad y relevancia debido al incremento de la capacidad de computación y al Big Data.

Una vez definido qué es Machine Learning, veamos más en profundidad por qué es importante.

 

La importancia del Machine Learning

En la actualidad, tanto las pequeñas como grandes empresas generan grandes volúmenes de datos. Esto, se convierte en un gran reto, ya que analizarlos y extraer la información de valor de todos ellos es una tarea fundamental para que las empresas sean más eficaces y eficientes.

Por este motivo, muchas organizaciones aprovechan el poder del Machine Learning para que les ayude a extraer la información de más calidad del Big Data, con el objetivo de ser más productivos, reducir costes y obtener más beneficios de sus datos.

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Como hemos comentado con anterioridad, gracias al Machine Learning es posible producir modelos de manera más rápida y automática, que tengan la capacidad de analizar grandes volúmenes de datos complejos, obteniendo resultados más rápidos y precisos. Por lo tanto, contar con personas que tengan conocimiento sobre esta tecnología es algo que se está volviendo esencial para las empresas.

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Tipos de Machine Learning

Dependiendo del nivel de supervisión que requieran, encontramos tres tipos de Machine Learning:

  • Supervised Learning. Su propio nombre ya nos lo indica. En este caso, se trata de Inteligencias Artificiales que necesitan control humano. El Data Scientist debe introducir los inputs y los outputs para que la tecnología pueda identificar patrones en los datos.
  • Unsupervised Learning. En este tipo de casos, la Inteligencia Artificial tiene mucha más autonomía. La máquina es la encargada de encontrar la relación y la estructura de los datos, por lo que estos no se etiquetan previamente. Se consigue una mayor densidad de información, pero la muestra es mucho más amplia, por lo que, posteriormente, será el Data Scientist el que deberá filtrarla.
  • Reinforcement Learning. Este sistema es muy diferente a los que hemos explicado anteriormente. ¿Por qué? Pues porque funciona como un sistema de recompensas. Cuando la máquina acierta con sus operaciones se le ofrece un estímulo positivo y, si se equivoca, uno negativo. Por lo tanto, a partir del ensayo y error, la máquina aprende por sí misma cuál es la mejor manera de proceder dependiendo de las necesidades de la empresa.

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