Machine learning, o «aprendizaje automático» en español. Se puede definir como la capacidad de un sistema para analizar grandes cantidades de datos y mejorar el rendimiento ante determinados problemas, sin necesidad de intervención humana. En otras palabras, a través de la inteligencia artificial de aprendizaje automático, las máquinas pueden reconocer patrones de datos, comprender las relaciones entre ellos y realizar tareas automáticamente, el potencial de esta tecnología es sustancial porque los algoritmos de aprendizaje automático están basados en datos que son capaces de reconocer e interpretar patrones para resolver problemas y proporcionar respuestas al hacer predicciones increíblemente profundas e innumerables.
Objetivo del Machine Learning
Su objetivo es imitar el pensamiento humano y exhibir un comportamiento inteligente, el modelo necesita aprender y recopilar más información para mejorar al máximo sus predicciones de forma muy general, las máquinas aprenden, con el tiempo y una correcta clasificación de los datos, a tomar decisiones como las personas, aunque de forma más optimizada.
¿Cómo funcionan los algoritmos de aprendizaje automático?
En el enfoque clásico y tradicional, las construcciones de programación crean nuevas reglas y establecen procedimientos que brindan respuestas después del análisis de datos. En la mayoría de los casos, este proceso requiere la intervención de un programador o un experto. Los algoritmos de aprendizaje automático, por otro lado, pueden identificar, interpretar y aprender de los datos, proporcionar respuestas, formular preguntas y reglas consistentes y hacer predicciones precisas, todo esto se hace de forma voluntaria.
¿Cuándo usar el aprendizaje automático?
- Sistemas de recomendación: Las emisoras como Amazon Prime Video utilizan lo utilizan para analizar e identificar los patrones de los clientes. Para que puedas ver películas y series según tus preferencias.
- Detector fraudes: Los bancos y las compañías de tarjetas de crédito lo utilizan para detectar y combatir el fraude. Aquí el sistema puede detectar comportamientos sospechosos y bloquear acciones no deseadas.
- Tratamiento de enfermedades: Es muy eficaz en la prevención y el tratamiento de enfermedades, y también se utiliza en el diagnóstico por imágenes. Para ello, el sistema compara las imágenes y analiza los cambios que indican posibles fallos.
La clave es pasar de la programación basada en reglas a la basada en datos categorizados. Cuanto más entrenemos al algoritmo, este mejor aprende sobre nuestros intereses y recomienda mejores resultados.