Hablar del machine learning o aprendizaje automático es un tema tan extenso que se podrían estar mucho tiempo investigando y el concepto aún no estaría completamente claro.
Para simplificar un poco la información debemos tener en cuenta que las máquinas que piensan no es una ficción es una realidad. Por supuesto estas se deben adaptar para enfrentar las limitaciones. Ahora bien os invitamos abrir un poco la mente y comenzar a abrir las brechas para poder entender un poco lo que trae el futuro.
Hay que dejar antes en claro que las máquinas no aprenden como los humanos pero pueden llegar a mejorar. Un ejemplo de aprendizaje automático es el siguiente, imaginemos que un niño ve por primera vez una flor, no importa qué tipo de flor sea a medida que pidiendo información de la flor se le van suministrando nuevos datos. Cuando el niño vuelva a ver la flor ya la reconocerá por su nombre, color, características y resultará que lo que llamaba flor es en realidad un rosa.
Lo mismo pasa con las máquinas cuando se incluyen ciertos algoritmos esta va a ir a los datos guardados y va a reconocer ciertos de fotos, tipos y características similares para determinar qué tipo de flor es.
Contenido
¿Qué es el machine learning?
Se puede decir que es la ciencia que logra que los ordenadores logren ejecutar funciones sin ser programados. Estos pueden llegar a realizar cierto tipo de aprendizaje de manera autónoma y a proporcionar informaciones y diferentes datos por cuenta propia.
Lo que hace la máquina es identificar patrones por medios de algoritmos previamente aprendidos y lograr predecir los comportamientos. Por supuesto esto se hace sin la intervención humana.
El nacimiento del machine learning
El llamado aprendizaje automático comenzó a coger forma en los años 60. Surgió por el trabajo de varios investigadores que se fusionaron en un gran equipo con expertos en computación, ingenieros e incluso neurocientíficos.
Al principio la intención era estudiar los patrones en diferentes ramas y quisieron incluir a los ordenadores. El equipo quería de alguna forma lograr que los ordenadores pudiesen aprender a pensar por sí solos dejándolos unos datos.
A medida que fue avanzando la investigación se desvió un poco el enfoque y se empezaron a incluir ciertos patrones como el razonamiento estadístico, la recuperación de datos e información y cada vez los ordenadores reconocían los patrones. Cuando se comenzó a incluir a las diferentes ramas en los procesos, las disciplinas como las matemáticas, la ingeniería y por supuestos la informática empezaron un proceso de evolución.
Convirtiendo a la machine learning como una máquina capaz de resolver problemas bajo la influencia de datos numéricos.
¿Cómo funciona el machine learning?
Anteriormente la única manera de lograr que un ordenador hiciese algo por sí solo era por medio de algoritmos, detallando cada uno de ellos de la manera más explícita posible.
Pero los algoritmos de la machine learning son capaces de resolver los problemas por su cuenta, porque trabajan con todos los datos que tienen y a medida que tienen más información obtienen mejores resultados. Lo que da como consecuencia que los ordenadores logren programarse por sí mismas.
Los algoritmos se diseñan por medio de otros. Una forma de entender mejor cómo funciona el machine learning es con el siguiente ejemplo. Imaginemos que el machine learning es un zapatero, cada una de las piezas que crea son en base a las necesidades de cada cliente. A medida que va avanzando y creando nuevos zapatos el mismo va adquiriendo una serie de nuevas formas de realizar ese trabajo. Pudiendo utilizar esos datos en los próximo clientes.
Las machine learning utilizan fórmulas heurísticas logrando construir un sistema de inferencias o lo que es lo mismo introducir una información sobre otra y así sucesivamente. Para que el proceso sea realmente efectivo se deben ofrecer al menos 6 datos reales por cada uno de las variables de este modo se irán creando nuevos datos y los resultados serán más precisos.
Tipos de machine learning
Los tipos de aprendizaje automático van a depender de la capacidad que tienen las máquinas para la transformación de datos en conocimiento. Por ello se dividen en aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado o lo que lo mismo Supervised learning y Unsupervised learning.
Aprendizaje Supervisado
Este tipo de aprendizaje se da luego de que un conjunto de datos predeterminados se han dejado como entrenamiento y se logra partir de esa información. Por lo general los datos de entrenamiento se dejan en pares con información de la entrada y salida.
Trabajan de manera tal que los problemas se logran diferenciar por la máquina por regresión, es decir prediciendo los resultados con una salida continua. Lo que hace que se tengan que hacer variables de entradas.
Aprendizaje no supervisado
Por el contrario el aprendizaje no supervisado, permite resolver problemas sin conocimiento previo. Aunque por supuesto se han dejado previamente una serie de datos. En este caso la estructura de datos no tiene variables, no hay retroalimentación y los resultados se basan en la predicción. Aquí participa la memoria asociativa.
¿Cuáles son sus aplicaciones?
Machine learning es uno de los términos que se encuentran actualmente en la palestra. El mundo de la tecnología se está viendo contagiado de esta maravilla que aparentemente es universo ilimitado. No se sabe a ciencia cierta que alcance traerá, afortunadamente hoy en día se tiene la certeza de que será realmente genial en el futuro.
Queremos mostrarle lo fabuloso que el machine learning y que tipos de aplicaciones se pueden ajustar a la vida cotidiana.
Comercio financiero
Gracias a las machine learning se puede predecir los comportamientos del mercado de valores y así poder prevenir las grandes caídas y pérdidas. Por medio del aprendizaje automático se pueden ejecutar transacciones que generan ganancias y se reduce la posibilidad de cometer errores irremediables.
Aunque las operaciones depende en gran parte de las probabilidades y de las actividades económicas las machine learning permite activar la libre competencia e invertir y retirarse a tiempo.
En el sector salud
El machine learning puede advertir los factores de riesgo de enfermedad en las grandes ciudades. Además con solo introducir un historial médico se puede prevenir ciertas afecciones y se puede hacer seguimiento a la evolución de las enfermedades y diferentes patologías.
Para el Marketing
Para el sector económico es de suma importancia saber cuál es el comportamiento del cliente. Por ello es de gran utilidad. Mientras se entiendan más las necesidades de los usuarios de servicios y de los clientes existentes y potenciales se podrán crear estrategias de ventas que permitan incrementar las ganancias. Se ha comprobado que un alza en las ventas se pueden impulsar con la visualización de productos a través de las tiendas virtuales.
Cuando un cliente compra un producto On Line en una determinada tienda pueden conducir a los clientes a nuevas compras, por medio de anuncios, envíos de correos, obsequiando cupones e incluso generando promocionales cada cierto tiempo de seguro se puede captar la atención.
Las machine learning pueden crear toda una estrategia para captar y mantener la clientela de una empresa.
Búsqueda online
Esta búsqueda es una de las más innovadoras de machine learning. Empresas como Google tienden a mejorar los motores de búsqueda para poder resolver con mayor velocidad la necesidad de los usuarios. Cuando se inicia una búsqueda automáticamente aparecen los resultados. Si el cliente se queda mucho tiempo de una vez se presume que la información buscada tuvo un final exitoso.
Si, por el contrario, hace clic en otra página , o reescribe una nueva búsqueda sin hacer clic se deduce que no se encontró la información y el sistema busca la manera de la próxima vez perfeccionar la búsqueda.
Procesamiento de lenguaje natural (NLP)
Actualmente se está utilizando esta aplicación para llevarlas a los diferentes campos. Aunque no lo crea las machine learning han llegado a reemplazar a los empleados que se dedican a atender a los clientes. Dejando a los usuarios de los servicios conseguir información de forma más rápida que los humanos. Dejando a un lado los archivos.
El futuro del machine learning
Estamos solo apenas entrando en lo que depara el futuro en esta disciplina. Aunque la introducción ha marcado importantes cambios universales y seguirán incrementándose . Uno de ellos se verá reflejado sin duda en el bienestar de la salud y la sanación de diversas enfermedades.
Si los sistemas logran detectar los patrones de comportamiento de enfermedades lograran establecer los tratamientos más efectivos y se podrá ganar un poco de tiempo para no dar diagnósticos errados e ir directo al problema.
Tecnologías como Machine Learning van a contribuir a potenciar de los ámbitos del conocimiento humano y abrirá la posibilidad de acceder a nuevas respuestas.
