El Machine Learning (ML) es una evolución de la Inteligencia Artificial (IA) que ha hecho evolucionar enormemente los procesos de automatización, pues permite que los sistemas aprendan de los datos en lugar de tener que seguir instrucciones previamente programadas. Esto hace que las máquinas puedan identificar patrones y predecir resultados de forma autónoma a partir del análisis de grandes volúmenes de información, algo inimaginable hace apenas unos años.
Por eso es importante que sepas qué es y cómo funciona el Machine Learning, ¡sigue leyendo para descubrir todo lo que necesitas saber sobre esta tecnología!
¿Qué es el Machine Learning? Aspectos clave
Lo más importante para comprender qué es el Machine Learning y para qué sirve es dejar claro que se trata de una rama de la IA centrada en el desarrollo de algoritmos capaces de aprender de los datos. Gracias a esto, las máquinas pueden descubrir patrones y generar predicciones por sí mismas, sin que hayan tenido que ser programadas para ello por persona alguna.
¿Y por qué es esto importante? Básicamente, porque permite que sean los propios sistemas los que se adapten al cambio, tomando sus propias decisiones en función de los grandes volúmenes de datos con los que trabajan.
Esto, que parece algo futurista, está permitiendo a las empresas resolver complicados problemas de forma rápida y sencilla, innovar, reducir gastos y beneficiarse de nuevas fuentes de ingresos, de ahí que cada vez sean más quienes recurren a los especialistas formados en el Diploma de especialización Machine Learning & AI que impartimos en The Valley.
¿Para qué sirve el Machine Learning en tu trabajo?
El uso que puedas dar al ML dependerá siempre del sector en el que trabajes, aunque lo cierto es que cada vez surgen más y más aplicaciones.
- En la industria, por ejemplo, el Machine Learning se utiliza para realizar tareas de mantenimiento predictivo, detección de fallos, control de calidad y optimización de recursos.
- En el sector económico, permite detectar fraudes o recomendar productos.
- Otro ejemplo de Machine Learning lo encontramos en el sector sanitario, donde el ML es capaz de predecir brotes de enfermedades, mejorar imágenes médicas o personalizar tratamientos.
- También tiene aplicaciones en tareas administrativas o de atención al cliente, ya que permite clasificar correos de forma automática, gestionar chatbots o analizar texto.
Ahora que tienes un poco más claro qué es la Machine Learning, ha llegado la hora de que comprendas cómo se produce la magia.
Funcionamiento del Machine Learning
Empezar a beneficiarte de las ventajas del Machine Learning es sencillo si tienes claros algunos conceptos, por eso vamos a contarte en detalle qué debes saber sobre esto.
- Primero es necesario recopilar un gran volumen de datos reales.
- Después, hay que seleccionar un algoritmo con el que entrenar un modelo que aprenda patrones.
- Por último, es necesario evaluar los resultados y hacer los ajustes necesarios para poder mejorarlos continuamente.
Lo mejor de este modelo es que, durante la etapa de entrenamiento, el modelo ajusta funciones matemáticas por sí mismo, lo que le permite aprender y detectar tendencias de forma completamente autónoma.
Aun así, es importante que sepas que existen tres tipos de aprendizaje: supervisado (con datos etiquetados), no supervisado (sin etiquetas, descubriendo agrupaciones) y por refuerzo (que aprende con ensayo-error).
Beneficios y desafíos del Machine Learning
El Machine Learning tiene grandes ventajas, que son sus principales valedoras, pero también es importante saber a qué retos técnicos debe hacer frente y cómo afecta esto a su eficacia.
- Automatización del trabajo y análisis de grandes cantidades de datos.
- Realización de predicciones más precisas.
- Personalización de experiencias de clientes y mejora de procesos con los que aumentar la rentabilidad.
- Impulso a la innovación, pues facilita el descubrimiento de nuevas oportunidades.
- Reducción de gastos.
En cuanto a sus principales desafíos, destacan el posible sesgo en los datos, que puede generar desigualdades, que sus procesos no terminan de ser del todo transparentes, los altos costes de algunos modelos o algunos problemas éticos y de privacidad.
Diferencias básicas del Machine Learning con el Deep Learning y la IA
Hay quienes confunden estas tres tecnologías, pero lo cierto es que IA, Machine Learning y Deep Learning son muy distintas, ¡por eso te interesa saber diferenciarlas!
- La Inteligencia Artificial es un campo muy amplio que engloba cualquier técnica capaz de simular a la inteligencia humana.
- El Machine Learning se incluye dentro de la IA, y permite a los sistemas aprender de datos sin necesidad de ser programados para ello. Eso sí, requiere de intervención humana para diseñar características y modelos.
- El Deep Learning (DL) es un tipo avanzado de ML, y, por tanto, también de IA, que utiliza varias capas de redes neuronales para extraer características de datos como imágenes, texto o audio de forma automática.
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