¿Qué es el Machine Learning y qué aplicaciones tiene?
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¿Qué es el Machine Learning y qué aplicaciones tiene?

En este post vamos a hablar sobre Machine Learning, qué es y cuáles son algunas de sus aplicaciones.


Nodd3r
8 de Febrero de 2022 . 3 min min
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El Machine Learning o Aprendizaje Automático en español, es una disciplina científica dentro del campo de la Inteligencia Artificial. Se basa en crear algoritmos que permitan identificar patrones en grandes cantidades de datos y por lo tanto puedan predecir comportamientos. Con el tiempo, estos algoritmos van mejorando sin necesidad de intervención humana.


Existen tres tipos de algoritmos de Machine Learning:


  • Aprendizaje Supervisado: el algoritmo aprende a partir de un ejemplo, es decir, le proporcionamos unos datos que ya conocemos. A partir de ahí comienza a establecer patrones, por ejemplo, en el correo electrónico el algoritmo detecta que un email es spam gracias a lo que ha aprendido de correos anteriores (asunto, remitente, texto, imágenes…)


  • Aprendizaje No Supervisado: el algoritmo no tiene un conocimiento previo, es decir, estudia directamente los datos para establecer un patrón. Se utiliza por ejemplo, para estudiar el comportamiento de los usuarios en redes sociales y crear publicidad acorde a esos comportamientos.


  • Aprendizaje por Refuerzo: se busca que el algoritmo tome la mejor decisión posible en las distintas situaciones que se le presenten. Esto se consigue a través de un proceso de ensayo y error. El algoritmo aprende de la experiencia y adapta su enfoque en respuesta a la situación para lograr el mejor resultado posible. Se utiliza por ejemplo en el reconocimiento facial o la clasificación de secuencias de ADN.

 

Algunas de las aplicaciones del machine learning son: 

  • Inversiones: las métricas que proporciona el algoritmo pueden identificar oportunidades de inversión o ayudar a los inversionistas a saber cuándo es buen momento para vender o comprar acciones.

  • Medicina: el algoritmo estudia los datos de los pacientes y ayuda a establecer tendencias o banderas rojas que llevan a diagnósticos y tratamientos mejorados.

  • Recomendaciones: a partir del historial de búsquedas, compras o reproducciones el algoritmo puede hacer recomendaciones en función del comportamiento de usuarios con gustos similares.

  • Coches: cada vez estamos más cerca de los coches inteligentes. El algoritmo introducido en los coches inteligentes toma datos del entorno, la velocidad de circulación en cada momento, los coches, las curvas, la temperatura interior, la música… Lo que finalmente permitirá que el volante funcione solo, que la temperatura sea la adecuada en cada momento, que suene la música que nos guste…

  • Ciberseguridad: los antivirus y motores de detección de malware utilizan el aprendizaje automático para detectar rápidamente cualquier amenaza. 

  • Transporte: proporciona rutas más eficientes y anticipa los problemas potenciales para aumentar la rentabilidad.

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