¿Qué es Machine Learning ?

¿Qué es Machine Learning y cómo funciona?

Machine Learning, es un subcampo de la inteligencia artificial, en teoría, es la capacidad que tienen las computadoras y los dispositivos inteligentes para aprender de su entorno a medida que realizan tareas, recopilando datos a través de sensores y también de otros dispositivos, después analizan e interpreta los datos, aprendiendo de ellos y aplicando mejoras en el funcionamiento de las tareas. Machine Learning fue la primera máquina en aprender por sí misma a resolver una tarea sin haber sido antes programada de forma explícita, esto lo hacía a través de instrucciones que habían sido proporcionados inicialmente.

Machine Learning o aprendizaje automático, es autónomo, esto quiere decir que el sistema puede cambiar su propio comportamiento, sus algoritmos aprenden y mejoran su rendimiento en las tareas que están realizando.

Machine Learning, puede resolver problemas recurrentes y cotidianos de manera automática.

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Ventajas de usar Machine Learning y aplicación práctica en empresas

Una de las muchas ventajas de usar Machine Learning en las empresas, es la realización de tareas automatizadas, ya que maximiza la efectividad, por tener un crecimiento constante, proporcionando resultados de forma ágil, y sin posibilidad de fracaso.

La aplicación de Machine Learning, en Ciberseguridad, cada vez es más usada, ya que esta tecnología está en constante aprendizaje, por tanto, permite distinguir y conocer patrones de comportamiento anormales, con esto, la máquina es capaz de detener los malware.

La aplicación de Machine Learning en las redes sociales, reduce en gran medida el Spam, detecta noticias falsas y contenidos no permitidos, en el caso de Facebook.

Existen tres técnicas de machine Learning, aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje reforzado.

Aprendizaje Supervisado: Este requiere una supervisión humana de los algoritmos, o etiquetas. Está basado en un aprendizaje previo basado en un sistema de etiquetas que se asocian a datos, que permite tomar decisiones o hacer predicciones.

Aprendizaje no Supervisado: Los algoritmos no tienen un conocimiento previo. El sistema requiere de grandes modelos sin etiquetar, entonces la maquina explora los datos en busca de posibles patrones, utilizando algoritmos para ordenar, clasificar, etiquetar datos en tiempo real sin la intervención humana.

Aprendizaje Reforzado: Su objetivo es que los algoritmos aprendan de sus propios errores, se podría definir como aprendizaje conductual. Este algoritmo probara varios enfoques, diferentes secuencias para lograr intentar llegar a su objetivo.

 

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Fuente: CNAC IT

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