Descubre una de las aplicaciones de la Inteligencia Artificial más populares y parte esencial de nuestro día a día.
La inteligencia artificial está presente en nuestras vidas de muchas maneras. El Machine Learning es una parte esencial de esta ciencia y algo que está en nuestro día a día. Por eso, cada vez más, las salidas laborales si te conviertes en un experto en Machine Learning en esta rama son cada vez mayores. Sigue leyendo el post para saber qué es el Machine Learning y para qué sirve.
En Fundación Telefónica la educación y la formación tecnológica son dos de nuestros pilares. No queremos que nadie se quede atrás en este nuevo contexto de cambio tecnológico. Por eso, creemos en el valor de la formación digital de calidad para mejorar las oportunidades laborales presentes y futuras de las personas. El aprendizaje de Inteligencia Artificial y, en este caso, de Machine Learning, aporta una nueva perspectiva profesional cada vez más demandada.
¿Qué es el Machine Learning?
El Machine Learning, también conocido como aprendizaje automático, es una disciplina dentro de la Inteligencia Artificial. Esta rama de conocimiento permite que los ordenadores tengan la capacidad de identificar patrones en datos masivos a través de algoritmos. Así, son capaces de elaborar predicciones basadas en esos datos.
¿Cómo funciona el Machine Learning? Los algoritmos de aprendizaje automático construyen modelos que se basan en los datos que la computadora haya incorporado. Con este aprendizaje, los ordenadores pueden realizar tareas específicas de forma autónoma.
3 Tipos de algoritmos para entender Machine Learning
En Machine Learning se clasifican los distintos tipos de algoritmos dependiendo de cómo éstos aprenden y mejoran. Los algoritmos de Machine Learning se dividen en tres categorías, siendo las dos primeras las más comunes: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo.
- Aprendizaje supervisado: En este caso, estos algoritmos emplean conjuntos de datos etiquetados que les permiten tomar decisiones o hacer predicciones. En este aprendizaje están bien definidos los límites del algoritmo y las variables que queremos que evalúe.
- Aprendizaje no supervisado: Estos algoritmos no cuentan con un conocimiento previo. Son algoritmos que se entrenan con los datos en bruto, sin etiquetar y sin ningún tipo de delimitación en ellos. Tienen el objetivo de encontrar patrones en esos datos para organizarlos.
- Aprendizaje por refuerzo: El objetivo es que el algoritmo aprenda experimentando. Así, el algoritmo va a ser capaz de tomar la mejor decisión en cada supuesto a base de pruebas y errores. Esto se hace cuando se quiere realizar una tarea específica que tiene varios pasos para completarse.
Aplicaciones prácticas del Machine Learning
El Machine Learning es clave para algunas herramientas que utilizamos en el día a día. Entre ellas cabe destacar:
- Usos en redes sociales
- Ciberseguridad
- Detecciones precoces de enfermedades en medicina
- Asistentes virtuales como Siri o Alexa
- Sugerencias de compras y recomendaciones en plataformas online
- Usos en motores de búsqueda
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