¿Qué es Machine Learning y cómo funciona?

Por Redacción IT Business Solutions

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¿Qué es Machine Learning?

Machine learning (o aprendizaje automático) es un término que recientemente ha cobrado gran popularidad, sin embargo, decir simplemente que implica el uso de una máquina con capacidad de aprendizaje, es una definición muy vaga. Las máquinas no aprenden por sí mismas, sino que están programadas para adaptar su algoritmo conforme reciben información.

Esta tecnología permite automatizar una gran cantidad de operaciones y reducir la necesidad de intervención humana al mínimo posible, algo muy ventajoso cuando se trata de manejar miles o cientos de miles de datos de forma efectiva.

¿Cómo funciona?

Tradicionalmente, la única forma de hacer que una computadora hiciera algo, era escribir un algoritmo que explicara cómo y con todos los detalles posibles. Pero los algoritmos utilizados por Machine Learning son diferentes: lo resuelven por su cuenta, al hacer inferencias a partir de los datos, y mientras más datos tengan, mejores serán los resultados. Ahora ya no es necesario programar computadoras, ellas se programan a sí mismas, de acuerdo con información del Foro Económico Mundial (WEF).

Dichos algoritmos son artefactos que diseñan otros artefactos. Un algoritmo de Machine Learning es como un maestro artesano: cada una de sus producciones es diferente y está adaptada a las necesidades del cliente. De esta forma, el aprendizaje automático transforma los datos en algoritmos, y cuantos más datos se tenga, más complejos serán éstos.

Además, la clave es su capacidad para construir y adaptar un árbol de decisiones con base en los datos conocidos, y de aplicar además fórmulas heurísticas en cada nodo del árbol, construyendo un sistema de inferencias, de acuerdo con un artículo publicado en blogthinkbig.com.

Es importante destacar que para que una solución de Machine Learning sea realmente efectiva, es decir, para que las respuestas que ofrezca sean válidas, debe contar con una cantidad de datos relevante, donde el mínimo recomendable es de 6 registros (datos reales) por cada respuesta, para cada una de las variables con las que trabaja.

¿Hacia dónde va esta tecnología?

Actualmente, dicha tecnología está absorbiendo y modelando lo que sabe y no sabe, para permitir una información más específica y ayudar a las personas a aprender cosas nuevas, según el WEF.

Hacia este punto se dirigen compañías como Google, LinkedIn y Amazon. Así, el aprendizaje será impulsado por tecnologías que sabrán lo suficiente sobre cada persona para hacer recomendaciones y adaptarse a sus contextos.

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