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¿Qué es Machine Learning y en dónde se aplica?

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¿Qué es Machine Learning y en dónde se aplica?

Cuando tienes un viaje, normalmente revisas con anticipación cómo estará el clima en esas fechas. La predicción de lluvias, humedad, y demás pronósticos meteorológicos están basados en un modelo de Machine Learning (ML) con datos históricos. Así es, la Inteligencia Artificial (IA) te dirá si estará soleado o nublado.

El aprendizaje automático, conocido por su nombre en inglés como Machine Learning, es el subcampo de las ciencias de la computación y una rama de la inteligencia artificial, cuyo objetivo principal es desarrollar la predicción para descubrir información y predecir tendencias futuras y podemos diferenciar entre:

Aprendizaje supervisado Estos algoritmos se basan de un conocimiento previo sobre el cual tomará decisiones. Estos son algunos de los algoritmos más importantes:

  • Regresión Lineal
  • Regresión Logística
  • Clasificación de Naive Bayes
  • Redes Neuronales
  • SVMs (Support Vector Machines)

Aprendizaje no supervisado Aquí no se dispone de un conocimiento previo acerca de los datos y se trata de buscar una estructura o patrón. Algunos de los algoritmos más importantes son:

· K–means

· PCA (Principal component analysis)

· Algoritmos de Clustering

· Análisis de Componentes Principales

· Análisis de Componentes Independientes

Aplicaciones

Emplear Machine Learning es muy común hoy en día, y a medida que la tecnología avanza, también sus aplicaciones.

En medicina es común apoyarse de esta IA para decidir si un paciente es candidato a una cirugía o no. En el giro comercial, utilizar herramientas de ML puede ser útil para saber cuándo es una buena temporada para bajar y subir precios. Otros ejemplos son motores de búsqueda, reconocimiento del habla, del lenguaje o robótica, así como:

  • Detección de rostro. Para desbloquear nuestro smartphone y apps.
  • Anti–spam. Mediante el uso de tags.
  • Antivirus. Detecta malware.
  • Genética. En la clasificación de secuencias de ADN.
  • Forecast. Predicción de clima y tráfico.
  • Comprensión de textos. Autocorrector en el teclado.
  • Vehículos autónomos y robots.
  • Análisis de imágenes HD.
  • Análisis del comportamiento de consumo. Identificación de clientes potenciales.
  • Predicción de rutas y tráfico vial.

El mundo de Machine Learning cubre un gran campo dentro del universo Big Data y es cada vez más relevante. El número de técnicas y algoritmos es muy extenso y sigue evolucionando. El potencial de sus aplicaciones cada vez es mayor.

¿Qué necesito saber para trabajar con Machine Learning?

Primero necesitarás haber estudiado un curso en Python, pues este lenguaje de programación es ideal para ser utilizado en el aprendizaje automático.

Python es un lenguaje de uso general; puede realizar un conjunto de tareas complejas de aprendizaje automático y te permitirá crear prototipos rápidamente.

Ya que tengas conocimientos en Python, aprender y ejecutar proyectos de ML te será mucho más simple, además de que conocerás muchos developers especializados en ese lenguaje durante tu trayectoria que podrán ayudarte y guiarte en Machine Learning.


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