Desde que nacemos el aprendizaje es un factor importante de nuestros días, nos pasamos la vida aprendiendo desde hablar hasta formarnos como profesionales en diferentes campos.

 

Sin embargo hasta un par de décadas era inconcebible pensar en que alguien o algo aprendiera por nosotros, pero la tecnología no avanza en vano y recientemente ha tomado poder el término de Inteligencia Artificial (IA).

 

De allí nace un término muy en tendencia últimamente conocido como machine learning, el cual se refiere según su traducción al español al aprendizaje de maquina o aprendizaje automático. Y aunque esta técnica aun no esté cerca de entender la compleja mente humana, su nacimiento se remonta en la década de los 50 partiendo de la necesidad o de la idea quizá, de tener  maquinas capaces de estudiar, analizar y comprender los temas que se quieran.

 

 

En palabras más simples el machine learning siendo una rama de las ciencias de la computación, se encarga de utilizar algoritmos que la maquina es capaz de analizar, aprendiendo de ellos para luego crear consejos o predicciones logrando ejecutar  tareas generales o específicas, siempre tomando en cuenta las disciplinas numéricas.

 

Puede que lo veas como una aplicación muy alejada de tu vida cotidiana pero no, realmente gracias a esta técnica se pueden detectar enfermedades, localización en mapa de sitios, detección de fraudes, identificación de voces y porque no, incluso es capaz de detectar que tanta compatibilidad existe entre dos personas. Por lo que su alcance está más allá de lo que te puedes imaginar.

Tipos de Machine Learning.

 

Todo el secreto se basa en el análisis de datos que la maquina tomara como ejemplos prácticos y los asociara con el comportamiento del ser humano para a partir de ellos concluir sus análisis. Estos datos representados en algoritmos se dividen de la siguiente manera:

 

Supervised learning.

La máquina será capaz de discernir o identificar dos cosas totalmente diferentes, pero para ello el humano debe crear etiquetas que le permitan a los dispositivos comenzar a procesar la información y con seguridad no volver a necesitar de este tipo de ayuda.

Ejemplo: diferenciar peras de manzanas con la ayuda de los títulos en las imágenes.

Unsupervised learning.

Sin ningún tipo de apoyo humano la maquina a través de elementos como formas, colores, texturas será capaz de identificar y clasificar la información obtenida.

Ejemplo: diferenciar las peras de las manzanas por su forma, color y/o textura.

Reinforcement learning

En base al ensayo y error la maquina será capaz de perfeccionar sus predicciones para alcanzar mejores resultados.

Ejemplo: toma de decisiones entre que es mejor comer, peras o manzanas.

El Machine Learning y los negocios.

 

Aun este tipo de inteligencia artificial necesita de personal humano capacitado para perfeccionar algunas cosas, ya se habla que es solo cuestión de tiempo para que la inteligencia artificial se apodere de muchos campos laborales sin dejar de lado la mano operativa del hombre.

 

Mas sin embargo  ya el machine learning  ha mostrado excelentes resultados en el mundo del marketing prediciendo los gustos o comportamientos del cliente para la creación, relanzamiento o mejoras de productos o servicios en una empresa, visualizándose que puede ser un gran aliado dentro del equipo de marketing de tu marca aun cuando en la actualidad es utilizado por una minoría de las empresas a nivel mundial, por supuesto por aquellas que tienen el poder adquisitivo para integrarlo dentro de estrategia.

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