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En la entrada anterior de nuestro blog hablamos de cómo la Inteligencia Artificial es una tecnología de la cotidianidad, con la que actualmente convivimos en otras palabras hace parte de nuestro día a día y en muchos casos no la reconocemos. En este artículo, profundizaremos en una de las subramas de esa ciencia conocida como Machine Learning, que traduce en español: Aprendizaje Automático o Aprendizaje de las Máquinas.
El Aprendizaje Automático consiste en que las computadoras puedan aprender sin ser específicamente programadas para ello. ¿Y cómo se logra esto? Pues partiendo de que hay algoritmos que pueden generar hallazgos o conclusiones basándose simplemente en grupos de datos, sin necesidad de que el ser humano intervenga ni ingrese instrucciones explícitas constantemente. Así, a medida que la máquina recoge más y más información o datos, le es más fácil identificar patrones para imprimir resultados precisos.
La clave está en que el ordenador generaliza y asocia la información recibida para realizar predicciones ajustadas a esos datos que ha ido recibiendo.
Existen tres tipos de Machine Learning, cada uno con una función diferenciada.
- Supervised Learning (aprendizaje supervisado):
Es donde la computadora reconoce los datos que se le han etiquetado o rotulado previamente, gracias a la intervención humana, con el fin de lograr calidad y efectividad.
Ejemplo: que una computadora logré distinguir imágenes de autos, de las de aviones.
En otras palabras, son problemas que los seres humanos ya hemos resuelto. La idea con este tipo de Machine Learning es buscar precisión y que nos dé la opción de poder dejar labores como éstas, en adelante a las máquinas; para que nosotros no tengamos que volver a ingresar ninguna información.
Ejemplos: reconocimiento de voz, detección de spam, reconocimiento de escritura, entre otros. - Unsupervised Learning (aprendizaje no supervisado):
Es en el que el ordenador puede clasificar los mismos datos que se ingresen, pero no basándose en una etiqueta, sino en una cantidad de información enorme proveída con anterioridad, permitiéndole reconocer las características de aquello que se le pide identificar.
Ejemplo: aspectos o partes que conforman a un avión o a un auto, para que pueda determinar qué es, a partir de la información recopilada. - Por último, está el Reinforcement Learning (aprendizaje por refuerzo):
Parte de una base de conocimientos y se va complementando a partir de prueba y error, diversificando las situaciones en las que puede actuar la máquina.
Ejemplos: navegación de un vehículo en automático, toma de decisiones, entre otras.
Los principales usos cotidianos del Machine Learning son aquellos que ya fueron mencionados en la entrada anterior, algunos ejemplos van desde servicios de traducción, a predicciones climáticas, hasta adivinar lo que los usuarios quieren con base a sus actividades recientes; cosa que reafirma nuestra tesis de que es el Aprendizaje Automático la tecnología que dicta la vanguardia en las ciencias computacionales. Otros ejemplos son: predicciones económicas en el mercado bursátil, detección de fraudes, buscadores de internet, reconocimiento de voz, diagnósticos médicos, entre muchos otros.
Según las estimaciones de Global Digital IQ en los últimos 2 años, aproximadamente 50% de las organizaciones que entrevistaron están haciendo inversiones significativas en inteligencia artificial y se prevé que ese porcentaje incremente a 65% en menos de tres años. En resumen el 70% de las personas utilizan inteligencia artificial diariamente, sin siquiera saberlo.
El mensaje es claro la tecnología está aquí y no hay nada que la detenga. Nuestra invitación es a estar enterado de las tendencias para poder apropiarse de ellas y hacerlas útiles tanto en nuestra vida comercial como en la personal. En el siguiente artículo del blog estaremos hablando de otra rama de la Inteligencia Artificial: los robots. Así que quédate pendiente para que no te pierdas nada de esta información y recuerda suscribirte a nuestro boletín por correo electrónico para recibir todas las notificaciones.
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