¿Qué es el Machine learning y para qué sirve?

El machine learning es una disciplina que se hace notar cada vez más. Aquellas máquinas que tienen la capacidad para aprender por sí solas están atrayendo especial interés del público en general, y no es de extrañar, sus particularidades y la forma en cómo funcionan, son realmente fascinantes.

Sus aplicaciones en el mundo real están siendo notables y, a pesar de que en algunos casos no percibimos a estos sistemas de manera muy directa, es más que probable que utilicemos algunas de sus funciones en nuestra cotidianidad, como, por ejemplo, el buscador de Google.

Existen otras aplicaciones más evidentes, como la capacidad de nuestros teléfonos inteligentes en conocer caras, o interactuar con sistemas de voces que intentan imitar la comunicación humana.

Definición de machine learning

El machine learning o aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que, mediante el desarrollo inicial de una serie de técnicas, permite que las máquinas aprendan por sí solas.

El aprendizaje ocurre cuando un agente inteligente es capaz de aumentar su rendimiento y desarrollar nuevas habilidades a través de la experiencia y la utilización de datos que dispone en su sistema.

Estos datos son recolectados conforme el agente experimenta nuevos sucesos en sus actividades, cuya información es utilizada por el sistema de manera automática para mejorar progresivamente su desempeño.

La peculiaridad es que estas habilidades que el agente va adquiriendo no estaban en un principio inscritas en su núcleo informático, sino que el desarrollo de estas nuevas capacidades se fundamenta únicamente por los datos que la experiencia le va otorgando.

Características del machine learning

• El machine learning está íntimamente relacionado con el reconocimiento de patrones.

• El aprendizaje automático es un campo de las ciencias de la información.

• Los algoritmos de machine learning aprenden de manera autónoma.

• Un agente inteligente es capaz de predecir eventos a partir de datos históricos.

• Un sistema de machine learning mejora constantemente con el tiempo.

• Existen una gran diversidad de algoritmos de aprendizaje automático, pero unos son más utilizados que otros.

Objetivos del machine learning: ¿Para qué sirve el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático tiene una multitud de objetivos que varían dependiendo del sector de aplicación. Pero de forma genérica, podemos conceptualizar varios puntos:

• Predecir comportamientos: El machine learning puede analizar los datos históricos de un evento y extraer patrones de comportamiento que se van repitiendo a lo largo de dicho suceso. Teniendo esta información, el sistema puede proyectar situaciones que pueden ocurrir en un futuro próximo.

• Establecer relaciones de datos: Mediante el análisis de diversos datos que están relacionados entre sí, se puede saber qué influencia tiene un dato sobre otro. En este caso, es posible determinar el resultado de un evento sabiendo la intervención que tienen ciertos datos entre sí.

• Desarrollar agentes inteligentes: Crear agentes inteligentes para desempeñarse en un sector en concreto. Mediante el aprendizaje automático, sus habilidades son adquiridas por los datos que va recolectando en los sucesos que va experimentando, creando un sistema altamente capacitado para emplear eficientemente sus técnicas.

• Analizar datos de forma masiva: Los macrodatos y el machine learning pueden trabajar de la mano, y funciona de la siguiente manera: El big data presenta una enorme cantidad de datos de manera ordenada, y el aprendizaje automático estudia de forma avanzada esta base de datos para cumplir los objetivos por el cual está destinada. Por ejemplo, para identificar más fácilmente patrones y tomar decisiones más acertadas.

Aplicaciones del machine learning

El machine learning tiene diversas aplicaciones, he aquí algunas de ellas:

• Sistemas de reconocimiento facial.
• Desarrollo de bots en el área de los videojuegos.
• Reconocimiento automático del habla.
• Motores de búsquedas.
• Diagnósticos médicos.
• Predicción de tránsito vehicular a una hora dada.
• Entendimiento de textos.
• Anticipación de fallos en maquinarias.
• Sistemas de visión artificial.
• Robótica.
• Detección de programas maliciosos.
• Predicción de conductas de los usuarios en redes sociales.
• Evaluación del desempeño de los trabajadores de una empresa.
• Detección de fraudes al usar tarjetas de créditos.
• Mercado de valores.