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¿Qué es machine learning y cuáles son sus aplicaciones?

¿Qué es machine learning? Es una pregunta que se hace cada vez más frecuente en esta era del desarrollo de aplicaciones y dispositivos inteligentes.

También conocido como aprendizaje de máquina o aprendizaje automático es un área de la inteligencia artificial (IA) que provecha los algoritmos computacionales para incorporar la capacidad de aprender en máquinas, dispositivos y aplicaciones de software.

Como tecnología disruptiva, el machine learning potencia las capacidades de las Tecnologías de la Información y la comunicación (TIC). Así como de múltiples equipos electrónicos.




 



¿Cómo funciona el machine learning?



El machine learning (ML) consiste básicamente en automatizar la identificación de patrones o tendencias mediante el análisis de datos. Según el caso, puede utilizar conocimientos y técnicas de la teoría estadística, los algoritmos de optimización y el procesamiento de grandes volúmenes de datos. Los sistemas en donde se incluye esta técnica aprenden a identificar patrones de forma automática y a predecir comportamientos.



¿Qué es machine learning?



También puede responderse según el tipo de aprendizaje utilizado. Esta clasificación depende de si se cuenta o no con datos previos o de entrenamiento.

Se tienen así cuatro tipos de machine learning:



  • Supervisado.
  • No supervisado.
  • Semi supervisado.
  • Por refuerzo.


¿Qué es machine learning con aprendizaje supervisado?



El aprendizaje automático supervisado (supervised learning) trabaja con datos etiquetados para entrenar a los algoritmos mediante un histórico de datos. De esta manera, se suministran las variables de entrada o input data al algoritmo. Así, aprende a asignar la etiqueta de salida o indicar la solución correspondiente.

Las aplicaciones que utilizan aprendizaje supervisado relacionan grupos de características con conjuntos de datos para determinar un valor de salida.



¿Qué es machine learning con aprendizaje no supervisado?



Tiene lugar cuando no se dispone de datos etiquetados para el entrenamiento previo del modelo de machine learning. Es decir que solo se dispone de datos de entrada real. Por lo tanto, en este esquema se describe la estructura de los datos para encontrar algún tipo de organización que los agrupe.

El objetivo es enseñar al algoritmo a simplificar el análisis, deducir, predecir o clasificar a partir de estructuras y en función de similitudes (clustering).



¿Qué es machine learning con aprendizaje semi supervisado?



En este enfoque se emplean pocos datos etiquetados y muchos datos no etiquetados para el entrenamiento de los algoritmos de aprendizaje automático.

El machine learning con aprendizaje semi supervisado se caracteriza por generar modelos de predicción que funcionan mejor que los creados a partir de aprendizaje supervisado solamente.



¿Qué es machine learning con aprendizaje por refuerzo?



En este tipo de aprendizaje, los algoritmos aprenden a partir de la retroalimentación que obtienen del mundo exterior como respuesta a sus acciones.

El algoritmo que incorpora aprendizaje por refuerzo (reinforcement learning) explora distintas opciones y posibilidades. De esta forma, evalúa cada resultado y determina cuál es la mejor función del feedback que recibe. Así, las máquinas o dispositivos aprenden a partir de experiencias previas y tienen la capacidad de mejorar su próxima respuesta.



Machine learning: aprendiendo y facilitando procesos



El aprendizaje de máquina es una tecnología dominante dentro de las aplicaciones de la inteligencia artificial. Además, cuenta con el 40 % de las patentes de inteligencia artificial (IA) presentadas entre 2013 y 2016 (IT Trends, 2019).

La combinación entre la IA y machine learning está cada vez más presente en aplicaciones prácticas de muchas áreas de la industria y de los negocios. Asimismo, junto con el aprendizaje profundo o Deep Learning presenta un crecimiento acelerado según estudios de IDC Latin.

Aplicaciones del machine learning


Para responder ¿qué es machine learning? en forma más detallada hay que considerar las tareas que ayuda a resolver. De este modo, se combina con otras disciplinas para crear algoritmos orientados a nueve tareas principales:



  • 1. Clasificación.
  • 2. Regresión.
  • 3. Identificación de similitudes.
  • 4. Clustering o agrupación por similitud.
  • 5. Agrupación por coocurrencias o por coincidencias en transacciones (actividades).
  • 6. Profiling o identificación de comportamientos típicos.
  • 7. Predicción de conexiones, relaciones o vínculos.
  • 8. Reducción de grandes volúmenes de datos a un conjunto de tamaño más conveniente seleccionado según ciertos atributos.
  • 9. Identificación de similitudes.

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