¿Qué es el Machine Learning y Dónde se Está Aplicando?
TRANSFORMACIÓN DIGITAL
Seguro que has oído hablar de Machine Learning, una de las grandes claves de la Transformación Digital del siglo XXI. La inteligencia artificial es el nuevo Santo Grial de la automatización de los procesos y solo hemos visto la punta de este iceberg tecnológico.
Las revoluciones tecnológicas del siglo pasado fueron solo una muestra de hasta dónde podemos llegar. Las máquinas mecánicas y electrónicas consiguen ahorrarnos esfuerzos y tiempo en tareas rutinarias en las que no hace falta pensar.
Pero ¿qué pasa con las tareas que requieren inteligencia? Si por inteligencia entendemos memoria y cálculo, hace mucho que las máquinas nos han superado en esto: cualquier ordenador puede memorizar de forma más eficiente que un humano, así como realizar cálculos complejos en milésimas de segundo. Sin embargo, hasta hace poco, las máquinas solo podían realizar las tareas para las que habían sido programadas, no aprendían. Esto ha cambiado con la llegada del Machine Learning.
En este artículo explicaremos qué es el Machine Learning, por qué es importante y en qué ámbitos está siendo aplicado. ¡Vamos allá!
¿Qué es el Machine Learning?
El Machine Learning se encuentra dentro del grupo de técnicas que conocemos como inteligencia artificial. Como su nombre indica: el Machine Learning consiste en crear softwares que sean capaces de aprender. Para ello tienen que recibir datos del exterior y no solo recordarlos sino también predecir acontecimientos futuros basándose en esos datos.
Si a una máquina (es decir, a un software) le das infinidad de datos que a primera vista no están relacionados, ¿sabrá reconocer patrones? La máquina es capaz de experimentar con unos u otros comportamientos, ¿sabrá identificar qué comportamientos son más útiles para repetirlos en el futuro y desechar los comportamientos innecesarios? Estas son algunas de las cuestiones importantes en el Machine Learning.
Por tanto, estamos hablando de programas informáticos cargados de complejos algoritmos que consiguen que una máquina sea capaz de mejorar con el tiempo, literalmente la máquina es capaz de aprender de sus errores y desarrollar comportamientos más y más eficaces.
¿Por Qué es Tan Importante el Machine Learning?
Estamos en la época del Big Data: internet nos proporciona gran cantidad de información. Las bases de datos de las empresas e instituciones públicas se vuelven cada vez más y más enormes. De hecho, tenemos tantos datos disponibles que necesitamos inteligencia artificial para procesarlos.
Pongamos un ejemplo. Imaginemos que trabajamos para una empresa de venta online de patines y necesitamos saber cuántas personas comprarán un par de patines el próximo año. Tenemos una base de datos con 100.000 personas que han visitado la página web de la tienda online, pero sabemos por años anteriores que solo unas 5.000 personas al año compran un par de patines en nuestra web. Nuestro plan de marketing incluye llamar por teléfono a los posibles compradores para aumentar de forma significativa el número de personas que dan el paso, pero no podemos llamarlos a todos ¿Qué usuarios están más cerca de comprar un par de patines? Pues bien, una inteligencia artificial con Machine Learning podría detectar patrones de comportamiento en los usuarios de años anteriores para predecir qué usuarios actuales son los que con mayor probabilidad comprarán un par de patines. Con los datos de este año aprenderá todavía más, por lo que el año próximo sus predicciones serán más precisas.
¿En qué Ámbitos se está Empleando el Machine Learning?
Reconocer patrones en los usuarios y predecir su comportamiento representa una ventaja para los negocios. En el ámbito de los negocios, el Machine Learning también se está empleando para detectar fraudes. Pero el Machine Learning no solo se está aplicando al mundo empresarial.
En medicina se están empleando inteligencias artificiales para, por ejemplo, reconocer patrones de transmisión de virus y predecir la forma en la que se extenderán ciertas enfermedades. También se está empleando el Machine Learning para realizar diagnósticos médicos y para clasificar secuencias de ADN.
El reconocimiento facial y de voz por parte de móviles y cámaras está cada vez más desarrollado y es gracias a algoritmos de Machine Learning. Los softwares aprenden de sus errores para reconocer los rostros con cada vez mayor precisión.
El mundo de la tecnología es uno de los que más están aprovechando el Machine Learning. Por ejemplo, se está empleando para que los vehículos autónomos y los robots aprendan a desplazarse por entornos difíciles e incluso cambiantes. También se está empleando Machine Learning para mejorar los antivirus y que cada vez sean más eficaces al detectar software malicioso.
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