Para términos prácticos podemos definir al Machine Learning como el aprendizaje de las máquinas mediante algoritmos que identifican patrones entre millones de datos. Gracias a la identificación de estos datos se pueden prever conductas futuras y tomar decisiones proactivas.
El ML no es nada nuevo, desde 1950 el científico matemático Alan Turing creó el “Test Turing” para determinar si una máquina era realmente inteligente. Poco después Arthur Samuel creó el primer programa para ordenador que jugaba damas chinas y era capaz de mejorar su desempeño partida tras partida.
Existen diferentes tipos de algoritmos, depende de la necesidad u objetivo que se busque, a continuación describimos dos de ellos:
Supervised learning
El aprendizaje supervisado requiere de etiquetas o datos referenciales que una persona coloca para que la máquina pueda identificar patrones con la información dada. Un ejemplo claro de este algoritmo es el reconocimiento facial que utiliza Facebook, puede identificar el rostro de ciertas personas incluso antes de intentar etiquetarlas y es capaz de hacerlo gracias a la lectura de fotografías que las mismas personas suben a la red social.
Unsupervised learning
En este caso no hay ninguna etiqueta o dato referencial, simplemente se le otorgan determinados datos como parte de un todo y el algoritmo se encarga de analizar toda la información y de forma autónoma identificar patrones relevantes. Un ejemplo de este tipo de aprendizaje son los CRM que se utilizan en el mundo empresarial para reconocer comportamientos de compra del cliente.
Una vez ya entrados en tema, te mencionamos algunas de las aplicaciones que tiene el machine learning actualmente:
- Buscadores
- Reconocimiento de voz
- Detección de rostro
- Vehículos autónomos
- Robótica
- Anti-spam
- Modelado 3D
- Comprensión de textos
- Genética
- Marketing
Ya para concluir y una vez reconocido el terreno, podemos predecir el impacto e importancia del ML en el mundo tecnológico venidero y principalmente en el mundo de los negocios. Las empresas podrán sacar provecho de estas herramientas para empoderarse y trazar estrategias basadas en datos duros, identificar tendencias, eliminar errores y por ende; volverse más competitivas.
