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Aprende todo sobre el Machine Learning

La revolución del futuro esta basada en esta tecnología. Conoce de qué trata en el siguiente artículo.
Renzo Izquierdo

Renzo Izquierdo

Creador ResilienTec Podcast

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machine learning resilientec

Hoy cuando interactuamos con dispositivos inteligentes que la tecnología pone en nuestras manos, observamos detalles que a veces pasan desapercibidos. Alguna vez te has preguntado, ¿cómo funcionan los coches que se conducen solos, las sugerencias de compra que aparecen en nuestros dispositivos y otros?

La respuesta está en el machine learning una tecnología que hace posible todo lo mencionado anteriormente. Esta disciplina les da la capacidad a las computadoras de aprender por sí mismos sin necesidad de programación. ¿Quieres saber más? Sigue leyendo y lo sabrás.


¿De qué trata el machine learning?

La definición de este término no es más que “aprendizaje automático” o machine learning en inglés. Esta es una rama de las ciencias informáticas que se dedica a la creación y desarrollo de lo que concierne directamente a la inteligencia artificial.

Su principal objetivo es capacitar a un software o dispositivo electrónico de la facultad de aprender con la incorporación de varios algoritmos en su fase de programación. Con esta adaptación se logran identificar una variedad patrones bastante complejos en múltiples datos.

Estos algoritmos son las reglas establecidas que paso a paso nos van mostrando la guía necesaria para resolver problemas. Que va acompañada de una secuencia lógica, definida y finita de instrucciones esto nos indicará el camino a seguir para ejecutar una faena.


Nacimiento del concepto “inteligencia artificial”

Para el año de 1956 surgió el concepto de inteligencia artificial. Evidentemente en esa época no se contaba con ninguna tecnología que pudiera llevar a cabo a la realidad la parte teórica a la práctica.

La finalidad de los algoritmos del machine learning es asimilar su aprendizaje a partir de los datos incorporados. De esa manera comienza el entrenamiento para poder ejecutar varias tareas de manera autónoma.

Al incluir nuevos datos, ellas se adaptan a los cálculos anteriores y se ajustan con los patrones que se funden para dar respuestas confiables. Resultado, con el aprendizaje automático la máquina aprenderá esas reglas por cuenta propia.

Con la tecnología que nos ofrece el aprendizaje automático el dispositivo tiene la capacidad de ejecutar muchas operaciones. Esto reduce drásticamente la necesidad de cualquier intervención humana.


Nuevos avances

Este sistema aporta una gran prebenda en el momento, el cual controla de manera más efectiva una mayor cantidad de información. El mejor ejemplo son los learning machines AIV (Autonomous Intelligent Vehicle). Estos robots se destacan por su alta inteligencia ya que trazan y crean sus propias rutas para realizar sus trabajos.

Esta no es una ciencia nueva. En sus orígenes sus aplicaciones podrían ser limitadas por la falta de datos y una tecnología que la pudiera desarrollar para procesarla de manera rápida. Pero con los avances en la informática y la cantidad de datos que posee gracias a los avances en la computación se pudo avanzar vertiginosamente.

Gracias a esto se pudieron crear algoritmos mucho más intrincados y complejos. Los cuales integran una fase superior, en este caso hablamos de los machine learning deep learning.


Machine learning aplicaciones, te mostramos algunos ejemplos

Esta tecnología presenta muchas aplicaciones que queremos que conozcas y puedas entender un poco más de qué se trata:


Predicción sobre datos

Es la amplitud de análisis que tiene en el grupo de datos de valores continuos que permite el desarrollo de los modelos de machine learning. Le dan la capacidad de predicción con cierta garantía de los valores que tendremos. Por un conjunto de datos ingresados al sistema el resultado, no lo tendremos la data queda.

Este formato predictivo es ideal para ser utilizado en estrategias de mercadeo o planificación comercial con valores que queramos monitorear. También ejecutar predicciones de probabilidad de algún evento que ocurra.


Reconocimiento de imágenes

Este es otro claro ejemplo del aprendizaje automático con algoritmos más complejos. Para realizar reconocimiento de imágenes es necesario trabajar con la modalidad de machine learning deep learning.

Ya que la complejidad de la acción es más intensa porque los algoritmos deben conseguir patrones específicos, clasificar y agrupar por sectores. Esto es en corto tiempo de acción que requiere de mucha potencia. ya que las imágenes son grupos de pixeles contiguos y cada uno tiene información específica.

Podemos entender con esta acción descrita que este tipo de aplicaciones de aprendizaje son complejas. Se llama aprendizaje automático OCR o reconocimiento de caracteres ópticos. La capacidad que tiene este software de encontrar letras es increíble ya que las agrupa, descifrar textos y contenidos en imágenes.

Se puede ver la aplicación de este tipo de machine learning en el reconocimiento facial de algunos dispositivos de seguridad, identificación y smartphones, por ejemplo.


Reconocimiento de voz

Siguiendo con los algoritmos de esta tecnología que logran revelar a partir de las ondas de sonido. Tenemos que registrar el micrófono de nuestro móvil o inclusive el del computador. Los dispositivos comprenden todas las órdenes que indicamos para que el asistente personal de cualquier aplicación reciba las indicaciones desde nuestra voz.

Como el dictado de voz de Gboard de Google o Siri, son algunos ejemplos. Tiene una gran capacidad de limpiar el ruido de fondo típico de cualquier grabación. Distinguir las pausas de cada palabra y comprenderlas con la facultad de organizar las tareas que le asignemos.


¿Por qué debemos aprender machine learning?

En el informe anual Emerging Jobs del 2019 realizado por la famosa plataforma de reclutamiento, LinkedIn indica que los cargos de inteligencia artificial han incrementado. Este fenómeno se está dando en muchos países, incluido Estados Unidos, y se espera que siga creciendo en los próximos años.

La ventaja de saber machine learning cada vez es más obvia y sólo aquellos que lo aprendan tendrán un lugar privilegiado dentro de las empresas. Lo que incluye mejores salarios.


Un gran aporte a la tecnología

Los aportes que nos ha dado el machine learning son transcendentals. Ya que lo poco que hemos mencionado en este artículo están relacionados con el acontecer diario. Cuando entendemos finalmente de lo que se trata, recordamos que estos sistemas son herramientas que vemos cada día más en el campo de la medicina.

Haciendo de soporte de precisión a un profesional de la medicina para salvar vidas. Encontramos sistemas automatizados en laboratorios de medicinas para ser más eficiente sus producciones.

Lo mismo con los sistemas de transporte y en específico el aéreo. Ya que el sistema de vuelo incluye también de inteligencia artificial para poder asistir en la trayectoria y destino de los pasajeros. Lejos quedó un pasado que augura un escenario catastrófico, con la inteligencia artificial hoy vemos que trae muchos beneficios.

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