Si es tu caso, tranquilo, estás en el sitio adecuado. En este artículo daremos un repaso al concepto de Machine Learning, así como a algunas de sus aplicaciones reales.
¿Qué conocemos como Machine Learning?
Tiene como propósito que las personas y las máquinas trabajen conjuntamente, al éstas ser capaces de aprender como un ser humano lo haría. Este aprendizaje se basa en el desarrollo de la capacidad de la máquina de asociar patrones, pudiendo así desempeñarse de manera autónoma.
¿Y cómo es posible esto? El factor clave son los datos. Permiten a la máquina etiquetar con mayor seguridad y ofrecer mejores predicciones.
Tipos de aprendizaje
Dependiendo de los datos que tengamos, el aprendizaje se realizará de un modo u otro. Entre los diferentes tipos de aprendizaje en Machine Learning podemos encontrar:
- Supervisado: La información 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 más información posee.
- No supervisado: Únicamente se disponen de los datos de entrada y tiene como objetivo el obtener la información de salida, de la que no tiene ningún dato.
- Semi-supervisado: Híbrido entre el aprendizaje supervisado y no supervisado.
- Adaptativo: Se parte de un modelo previo cuyos parámetros se modifican o adaptan usando los nuevos datos de entrenamiento.
- On-line: El sistema aprende mediante el propio proceso de predicción en el que hay una supervisión humana que consiste en validar o corregir cada salida en función de la entrada.
- Por refuerzo: Híbrido entre el aprendizaje on-line y el aprendizaje semi-supervisado. Se basa en el argumentum ad baculum, utilizado normalmente en la educación de los animales.
Aplicaciones
Basta de definiciones. ¿Qué mejor manera de conocer el concepto de Machine Learning que descubriendo lo que nos puede ofrecer? A continuación, encontramos algunas de sus principales aplicaciones:
- Etiquetado de correo electrónico como spam.
- Reconocimiento de caracteres.
- Detección de patrones en imágenes.
- Reconocimiento de voz.
- Detección de fraude en transferencias mediante tarjetas de crédito.
- Predicción de la demanda, impagos o incluso abandono del cliente en compañías telefónicas.
- Predicciones económicas.
- Sistemas de recomendación, como por ejemplo los que utilizan compañías como Spotify o Amazon.
- Clasificación de clientes en campañas de marketing.
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