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FrançaisMachine Learning es una tecnología en el ámbito de la Inteligencia Artificial, que, a través de algoritmos, crea sistemas que pueden aprender por sí mismos.
Por lo tanto, identifica patrones de datos masivos para hacer predicciones. Este aprendizaje permite a las máquinas realizar tareas concretas de forma autónoma. Machine Learning funciona a raíz de máquinas que se programan por sí mismas. A través de los algoritmos que ya hemos comentado, todos los datos se convierten en algoritmos que cuanto mayores sean, las automatizaciones y los cálculos serán más complejos.
El sistema de Machine Learning necesita un mínimo de 6 entradas para dar solución a una respuesta. Pero cuanto mayor sea el volumen de datos, más acertada y válida será la respuesta.
Los distintos algoritmos de Machine Learning
Los algoritmos de Machine Learning se dividen en tres categorías.
Aprendizaje supervisado: estos algoritmos cuentan con un aprendizaje previo basado en un sistema de etiquetas. Estas etiquetas están asociadas a unos datos que les permiten tomar decisiones o hacer predicciones. Cuanto más información se le proporciona, más fácil será identificar la imagen o objeto sin necesitar ayuda humana. Un ejemplo es un detector de spam que etiqueta un e-mail como spam o no dependiendo de los patrones que ha aprendido del histórico de correos.
Aprendizaje no supervisado: estos algoritmos no cuentan con un conocimiento previo. Sino que intentan encontrar patrones a la información de forma directa. Se enfrentan a los datos con el objetivo de encontrar patrones que permitan organizarlos de alguna manera. Por ejemplo, en el campo del marketing se utilizan para extraer patrones de datos masivos provenientes de las redes sociales y crear campañas de publicidad.
Aprendizaje por refuerzo: su objetivo es que un algoritmo aprenda a partir de la propia experiencia. Esto es, que sea capaz de tomar la mejor decisión ante diferentes situaciones de acuerdo a un proceso de prueba y error en el que se recompensan las decisiones correctas. y error, las máquinas aprenden a partir de la experiencia. Este aprendizaje para la Inteligencia artificial, es el mejor sistema, ya que no necesita una gran base de datos. También conocido como aprendizaje profundo o Deep learning.
La industria apuesta por el Deep Learning
El reconocimiento de imágenes, el análisis del lenguaje natural y anticiparnos a diversos problemas gracias a la extracción de patrones de comportamiento nos está llevando al Deep Learning. El Machine Learning no nos permite llegar hasta este nivel. Existen diversos ejemplos en la industria del software que apuestan por esta tecnología en el futuro.
El aprendizaje profundo ha superado en diversas ocasiones a los seres humanos. Es capaz de detectar imágenes, textos, videos etc.e el reconocimiento facial y de voz ya que el modelo informatizado está estructurado de manera que los datos se encuentran etiquetados en varias redes neuronales. Estas redes, a su vez, contienen capas ocultas y hacen que tareas rutinarias que antes se realizaban de manera manual.
Gracias a la digitalización y a la gran cantidad de datos que manejan y almacenan las empresas se han creado soluciones. Estas soluciones permiten aumentar el rendimiento y sacar el mayor partido a los datos.
La implementación del Deep Learning ha aportado un valor añadido a las empresas. Esto ayudará a solucionar problemas y conseguir resultados que antes no era posible. Su éxito viene ligado a la precisión que alcanza en sus procesos. Se basa en la predicción de la realidad que tiene el software.
