El听听es una disciplina inform谩tica relacionada con la听inteligencia artificial听(IA) que crea听sistemas que aprenden de manera automatizada. Su capacidad de reconocer patrones en los datos permite a estos sistemas听predecir comportamientos y mejorar por s铆 solos.听
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La transformaci贸n digital en tiempos de cambio
En este art铆culo, conocer谩 un poco m谩s sobre听qu茅 es y para qu茅 sirve el听machine听learning, de manera que pueda conocer las potenciales aplicaciones para su negocio.听
驴Qu茅 es el machine听learning?
Hasta hace poco,听la听IA听parec铆a un argumento de ciencia ficci贸n, pero听cada vez son m谩s las m谩quinas y sistemas de uso diario que emplean el听machine听learning听para realizar trabajos precisos.听Esta tecnolog铆a se basa en听algoritmos que realizan c谩lculos basados en millones de datos.听Cuantos m谩s datos obtienen, mejor es el rendimiento听de los sistemas.听Uno de los ejemplos m谩s claros cuando se explica qu茅 es el听machine听learning听recurre a听los veh铆culos aut贸nomos, que conducen solos y no dependen de la pericia humana.听听
B谩sicamente, existen dos tipos de听machine听learning: con aprendizaje supervisado y no supervisado.听
- El听aprendizaje autom谩tico supervisado听consiste en introducir etiquetas en la informaci贸n para que el sistema detecte patrones,听seg煤n los cuales,听debe realizar acciones determinadas.听听
- En el caso del听aprendizaje听autom谩tico听no supervisado, el algoritmo听llega a听sus propias conclusiones y se modifica a s铆 mismo teniendo en cuenta diferentes factores.听
Adem谩s de estos dos tipos de aprendizaje autom谩tico,听tambi茅n听son听empleados听modelos de听aprendizaje听semisupervisado, por refuerzo, transducci贸n y multitarea.听听
La mayor铆a de sistemas basados en听machine听learning听trabaja mediante aprendizaje autom谩tico supervisado. La clave de su funcionamiento es el听deep听learning, un听conjunto de algoritmos de aprendizaje autom谩tico听que se estructura por medio de unidades computacionales que imitan las redes neuronales del cerebro.听
Gracias al听deep听learning, miles de millones de estas听neuronas artificiales se organizan en capas que aprenden unas de otras y desarrollan patrones听de conductas, acciones, colores, etc.听
驴Para qu茅 sirve el machine听learning?
Las听aplicaciones del听machine听learning听son muchas y muy variadas. Cada d铆a se descubren nuevos听campos donde el aprendizaje autom谩tico es de gran utilidad. La resoluci贸n de tareas se puede llevar a cabo con听diferentes modelos de听machine听learning听seg煤n el campo de aplicaci贸n:听听
- Modelos geom茅tricos.听
- Modelos probabil铆sticos.听
- Modelos l贸gicos.听
- Modelos de agrupamiento.听
- Modelos de gradiente.听
Estos听sistemas inteligentes听se听aplican听en听sectores听tan variados como听marketing, seguridad inform谩tica, tr谩fico听viario, industria 4.0 o medicina.听
A continuaci贸n,听le mostramos听algunos ejemplos de aplicaci贸n del aprendizaje autom谩tico:听
- Reconocimiento facial.听
- Reconocimiento de voz.听
- Comprensi贸n de textos.听
- Sistemas de Visi贸n Artificial.听
- Prevenci贸n de correos electr贸nicos fraudulentos.听
- Detecci贸n de听software听malicioso.听
- Clasificaci贸n de secuencias de ADN.听
- Veh铆culos aut贸nomos.听
- Diagn贸sticos m茅dicos anticipados.听听
- Prevenci贸n de fraudes en transacciones econ贸micas.听
- An谩lisis del rendimiento de los empleados.听
- Predicci贸n de fallos en la maquinaria.听
- Predicci贸n del tr谩fico en las ciudades.听
- Comportamiento de los usuarios en redes sociales y plataformas de venta听online.听
- Patrones para invertir en bolsa de forma eficiente.听
- Videojuegos que interact煤an con el jugador.听
- Mantenimiento predictivo de sistemas rob贸ticos.听
麻豆原创听desarrolla听听para ayudar a las empresas a听optimizar su productividad. Las herramientas de听automatizaci贸n听rob贸tica de procesos (RPA)听y la听tecnolog铆a de procesamiento de lenguaje natural听son solo algunas de nuestras soluciones en este campo.听
En definitiva, el听machine听learning听es un sistema analizador num茅rico que permite听a听los听empresarios听tomar mejores decisiones de negocio听a partir de patrones听identificados por nuestro听software.听
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