Seguramente, habr谩s o铆do hablar de t茅rminos como Machine Learning o Inteligencia Artificial 馃. En la actualidad, cada vez son m谩s los medios de comunicaci贸n que comienzan a emplear esta serie de t茅rminos, aunque algunas veces realmente desconozcan la aplicaci贸n que puedan tener.

Si es tu caso, tranquilo, est谩s en el sitio adecuado. En este art铆culo daremos un repaso al concepto de Machine Learning, as铆 como a algunas de sus aplicaciones reales.

驴Qu茅 conocemos como Machine Learning?

El concepto de Machine Learning se refiere al hecho de que las m谩quinas puedan aprender mediante algoritmos capaces de generalizar y automatizar comportamientos a partir de unos datos de entrada, obteniendo conclusiones relevantes como salida.

Tiene como prop贸sito que las personas y las m谩quinas trabajen conjuntamente, al 茅stas ser capaces de aprender como un ser humano lo har铆a. Este aprendizaje se basa en el desarrollo de la capacidad de la m谩quina de asociar patrones, pudiendo as铆 desempe帽arse de manera aut贸noma.

驴Y c贸mo es posible esto? El factor clave son los datos. Permiten a la m谩quina etiquetar con mayor seguridad y ofrecer mejores predicciones.

Tipos de aprendizaje

Dependiendo de los datos que tengamos, el aprendizaje se realizar谩 de un modo u otro. Entre los diferentes tipos de aprendizaje en Machine Learning podemos encontrar:

  • Supervisado: La informaci贸n de entrenamiento es completa, es decir, tenemos los datos de entrada y la salida de estos. Es el tipo de aprendizaje que mejores resultados ofrece, ya que es el que m谩s informaci贸n posee.
  • No supervisado: 脷nicamente se disponen de los datos de entrada y tiene como objetivo el obtener la informaci贸n de salida, de la que no tiene ning煤n dato.
  • Semi-supervisado: H铆brido entre el aprendizaje supervisado y no supervisado.
  • Adaptativo: Se parte de un modelo previo cuyos par谩metros se modifican o adaptan usando los nuevos datos de entrenamiento.
  • On-line: El sistema aprende mediante el propio proceso de predicci贸n en el que hay una supervisi贸n humana que consiste en validar o corregir cada salida en funci贸n de la entrada.
  • Por refuerzo: H铆brido entre el aprendizaje on-line y el aprendizaje semi-supervisado. Se basa en el argumentum ad baculum, utilizado normalmente en la educaci贸n de los animales 馃悤.

Aplicaciones

Basta de definiciones 馃槄. 驴Qu茅 mejor manera de conocer el concepto de Machine Learning que descubriendo lo que nos puede ofrecer? A continuaci贸n, encontramos algunas de sus principales aplicaciones:

  • Etiquetado de correo electr贸nico como spam.
  • Reconocimiento de caracteres.
  • Detecci贸n de patrones en im谩genes.
  • Reconocimiento de voz.
  • Detecci贸n de fraude en transferencias mediante tarjetas de cr茅dito.
  • Predicci贸n de la demanda, impagos o incluso abandono del cliente en compa帽铆as telef贸nicas.
  • Predicciones econ贸micas.
  • Sistemas de recomendaci贸n, como por ejemplo los que utilizan compa帽铆as como Spotify o Amazon.
  • Clasificaci贸n de clientes en campa帽as de marketing.

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