Machine Learning y su importancia

Es innegable que la tecnología ha avanzado enormemente desde el ultimo siglo: Desdes autos que se conducen solos hasta asistentes activados por voz con miles de capacidades diferentes. Todo esto es posible gracias al “Machine Learning”, una rama de la tecnología que logra automatizar complejas tareas que antes eran consideradas como ficción, esta disciplina les permite a las computadoras (Inteligencias Artificiales) aprender por si mismos y realizar trabajos de manera autónoma.

Fundamentos

De alguna manera, esa creciente cantidad de datos introducido hace posible que las máquinas se programen a si mísmas mediante esos algoritmos, mientras que desarrollan las nuevas respuestas gracias a la propia información. Es por esto que cuanto más sean la cantidad de datos, más complejos seran los cálculos del sistema, certeras, efectivas y precisas serán las acciones.

Fundamentalmente se utiliza el lenguaje de Python para programar estas IAs, sin embargo hay que tener en cuenta que este aprendizaje combina conceptos, tecnicas, lenguajes y areas de conocimiento distintas, tales como las matemáticas, la estadistica o las ciencias computacionales

¿Cual es su utilidad en el mundo real?

El Machine learning es una materia del ramo de la Inteligencia Artificial donde los algoritmos se capacitan para encontrar patrones y correlaciones en grandes centros de datos para tomar las mejores decisiones y previsiones basadas en ese análisis. Este aprendizaje permite a la IA realizar las tareas encomendadas sin necesidad de ser programados por un ser humano.

Uno de los motivos por los que se ha hecho tan popular el Machine Learning es porque se ha hecho algo muy real y presente en nuestro día a día, además de ser utilizados por empresas de todo tipo.

Esta tecnología está siendo utilizada de muchas maneras. Un claro ejemplo y uno de los más comunes es el FaceID de nuestros moviles, puesto que el dispositivo aprende a detectar unicamente el rostro del usuario del dispositivo movil, descartando otros rostros que no sean el del usuario.

¿Porque es importante?

El machine learning es un método de analisis de datos para automatizar la construcción de modelos analíticos, sin embargo los volúmenes y variedades crecientes de datos requieren fundamentos y analisis más centrados, como el análisis Bayesiano (el cual se basa en la probabilidad subjetiva, actualizando la evidencia de conocimientos adquiridos previos a una investigación y a la investigacion actual.

Todo esto significa que es posible producir los modelos de pensamiento de manera rápida y automatica para analizar datos más grandes y complejos, optimizando la producción y analisis a escala enorme. Esto es crucial en la actualidad, puesto que muchisimas empresas y organizaciones cuentan con grandes cantidades de información que debe ser organizada, de calidad y debe ayudar a reducir costos a largo plazo para aumentar la productividad de la empresa.

Hemos de comentar que esta rama no es nada fácil de aprender, debes alimentar tu modelo con muchísimos datos, dependiendo de lo que quisieras aprender, las ramas que necesites o los niveles de profundidad, puesto que harás lo que es una red neuronal capaz de clasificar y tomar diversas decisiones de manera autónoma, que funciones activar para cada caso, los límites, matemáticas, etc…