Machine Learning
El Machine Learning es una disciplina del campo de la Inteligencia Artificial que, a través de algoritmos, dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones en datos masivos para hacer predicciones. Este aprendizaje permite a los computadores realizar tareas específicas de forma autónoma, es decir, sin necesidad de ser programados.
El término se utilizó por primera vez en 1959. Sin embargo, ha ganado relevancia en los últimos años debido al aumento de la capacidad de computación y al boom de los datos. Las técnicas de aprendizaje automático son, de hecho, una parte fundamental del Big Data.
Los algoritmos de Machine Learning se dividen en tres categorías, siendo las dos primeras las más comunes:
- Aprendizaje supervisado: estos algoritmos cuentan con un aprendizaje previo basado en un sistema de etiquetas asociadas a unos datos que les permiten tomar decisiones o hacer predicciones.
- Aprendizaje no supervisado: estos algoritmos no cuentan con un conocimiento previo.
- Aprendizaje por refuerzo: su objetivo es que un algoritmo aprenda a partir de la propia experiencia.
Algunas aplicaciones prácticas
El Machine Learning es uno de los pilares sobre los que descansa la transformación digital. En la actualidad, ya se está utilizando para encontrar nuevas soluciones en diferentes campos, entre los que cabe destacar:
- Recomendaciones y sugerencia personalizadas en la compra online.
- Redes Sociales, para reducción de spam y detección de fake-news.
- Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN).
- Búsquedas, y la mejora de su eficacia.
- Medicina, para el análisis de resultados.
- Ciberseguridad, para el escaneados y la detección de anomalías.
