Al igual que todo avanza gracias a las nuevas tecnologías, el aprendizaje de nuestras rutinas por parte de los dispositivos que utilizamos también lo hace. Gracias al Machine Learning, el uso de estos dispositivos tecnológicos es cada vez más personal.
A pesar de que a veces puede parecer inverosímil el simple hecho de que la ciencia de los datos proporcionen a dispositivos o electrodomésticos todo lo que necesitan “saber” para hacernos la vida mucho más sencilla, ocurre.
De esta forma, el Machine Learning se basa en aplicaciones que son capaces de aprender de la experiencia, y ayudan a tomar decisiones o a que sus predicciones sean mucho más exactas. Pero, para entender un poco más su importancia, es necesario establecer una definición.
¿Qué es el Machine Learning?
Hablar de Machine Learning es hablar de inteligencia artificial. Esta rama de la IA se basa en crear distintas aplicaciones que utilizan los datos recogidos para aprender y ser más precisas, sin que estén programadas para ello.
Hay que señalar que, en la llamada Data Science un algoritmo no es más que una secuencia de etapas a seguir dentro del procesamiento estadístico de los mismos. Durante este aprendizaje, los algoritmos descubren patrones y características que les ayudan a decidir y a predecir basándose en esos datos. Para mejorar esas decisiones, hay que mejorar el algoritmo.
Basta con echar un vistazo alrededor para ver cientos de ejemplos de Machine Learning.
Un ejemplo, aunque luego se hablará un poco más en profundidad, lo encontramos en los comandos de voz que se usan para realizar búsquedas web y reproducir música. Otro ejemplo está en las recomendaciones que realizan las páginas web en base a lo que hemos comprado o visto.
Por otro lado, la inteligencia artificial imita las capacidades y habilidades de las personas, pero el Machine Learning lo que hace es aprender automáticamente de la IA.
La gran importancia de esta tecnología
Lo que hace que el interés en el Machine Learning sea tan grande en la actualidad es lo mismo que hace interesarse por la minería de datos. Hoy en día, almacenar y gestionar grandes cantidades de datos es más sencillo que nunca.
La implicación que tiene esto es que hay formas de generar modelos automáticos y rápidos para analizar datos más grandes y proporcionar resultados de forma más precisa. Y eso permite que se puedan encontrar nuevas oportunidades de negocio minimizando muchísimo los riesgos que se pueden correr.
¿Qué ejemplos de Machine Learning existen? ¿Para qué se puede utilizar?
A decir verdad, el Machine Learning puede tener un sinfín de aplicaciones dentro de una gran variedad de industrias diferentes. A continuación, se señalan algunas de ellas.
Reconocimiento de imágenes efectivo
Uno de los usos reales más habituales del Machine Learning es este, el reconocimiento de imágenes.
En muchos casos se puede identificar un objeto como una imagen digital, como, por ejemplo, en una imagen en blanco y negro, donde cada píxel indica la intensidad de la imagen. En el caso de las fotos en color, cada píxel da tres intensidades distintas en colores diferentes.
Además de lo anterior, también puede ayudar para detectar caras dentro de una imagen, o el reconocimiento de caracteres o fuentes en un escrito.
Reconocimiento de voz
De hecho, en el caso de usar los comandos de voz para realizar búsquedas, ya se está utilizando el Machine Learning. Con el reconocimiento de voz, lo que se produce es una traducción de la voz a texto.
Un software determinado reconoce las palabras que se pronuncian y luego, ese archivo de audio se convierte en texto. Esta tecnología se puede usar para interfaces de voz, búsquedas por voz y muchas más aplicaciones.
Diagnósticos médicos para pacientes
Una aplicación muy importante del Machine Learning es su uso como parte de los instrumentos que tienen los profesionales de la salud para proporcionar diagnósticos médicos. Si se utiliza para analizar diferentes parámetros clínicos combinados con la capacidad de pronóstico es posible sacar datos que permitan planificar el tratamiento de un paciente.
Machine Learning en economía: arbitraje
En el sector económico, el arbitraje se define como aquellas estrategias que se automatizan y que son de negociación. Estas se usan en un plazo breve y en ellas intervienen muchos factores distintos.
El arbitraje implementa un algoritmo de negociación sobre un conjunto de valores entre los que se encuentran, por ejemplo, las variables económicas.
Asociaciones de aprendizaje
Una asociación de aprendizaje se puede definir como un proceso de desarrollo de determinados conocimientos basándose en las asociaciones que se pueden hacer entre productos. Un ejemplo pueden ser dos productos que no tienen nada que ver uno con otro. La asociación en Machine Learning analiza cómo se relacionan los productos que los usuarios adquieren. Se mostrará un producto parecido al que se ha comprado, porque hay relación entre ellos.
Clasificaciones
Clasificar es organizar cada elemento en un apartado específico. El Machine Learning ayuda a que se puedan analizar las particularidades de cada uno de los objetos, de forma que se pueda encuadrar en una categoría diferente. Evidentemente, para conseguirlo se utilizan los datos que se recogen.
Sistemas predictivos
Igualmente, la predicción también se ve muy mejorada con el Machine Learning. En base a los datos que tiene el sistema, será posible calcular la probabilidad de que se produzca una determinada situación.