Machine learning o Aprendizaje Automático

«El machine learning es la vía de transformación principal que nos está llevando a repensar todo lo que hacemos»

¿Qué es?

Machine Learning es una disciplina científica del ámbito de la Inteligencia Artificial crea sistemas que aprenden automáticamente,  en otras palabras, se encarga de representar la estructura y generalizar comportamientos de los datos dados. Aprender en este contexto quiere decir identificar patrones complejos en millones de datos.

Lo que  aprende la máquina es un algoritmo que revisa los datos y es capaz de predecir comportamientos futuros. Automáticamente, también en este contexto, implica que estos sistemas se mejoran de forma autónoma con el tiempo, sin intervención humana. Bajo este concepto, Machine Learning busca crear un nuevo modelo con la información otorgada.

El aprendizaje automático o Machine Learning nace de la búsqueda de inteligencia artificial. Ya en los primeros días de la IA como disciplina académica, algunos investigadores se interesaron en hacer que las máquinas aprendiesen. Trataron de resolver el problema con diversos métodos simbólicos, así como lo que ellos llamaron ‘redes neurales’ que eran en general perceptrones y otros modelos básicamente basados en modelos lineares generalizados como se conocen en las estadísticas.

¿Por qué es importante?

El machine learning hace posible producir modelos de manera rápida y automática que puedan analizar datos más grandes y complejos y producir resultados más rápidos y precisos, incluso a una escala muy grande. Y con la construcción de modelos precisos, una organización tiene una mejor oportunidad de identificar oportunidades rentables, o de evitar riesgos no considerados.

¿Qué relación tiene con Python?

Python contiene las mejores librerías para desarrollar proyectos, como NumPy y ScyP, permitiendo que sea uno de los lenguajes con mayor rendimiento para realizar proyectos de machine learning. El lenguaje de Python, se considera un lenguaje flexible, sencillo y muy maleable.

Casos de éxito usando Machine Learning

  • Gobierno

Ésta disciplina ayuda en el análisis de datos de sensores que identifican formas de incrementar la eficiencia y ahorrar dinero. Asimismo, el aprendizaje basado en máquina puede ayudar a detectar fraude y minimizar el robo de identidad.

  • Sistema financiero

Los bancos y otras empresas de la industria financiera utilizan la tecnología del aprendizaje basado en máquina para dos fines principales: identificar insights importantes en los datos y prevenir el fraude.

  • Marketing y ventas

Los sitios Web que le recomiendan artículos que podrían gustarle con base en compras anteriores, utilizan el machine learning para analizar su historial de compras y promocionar otros artículos que podrían interesarle. Esta capacidad de capturar datos, analizarlos y usarlos para personalizar una experiencia de compra (o implementar una campaña de marketing) es el futuro del comercio detallista.

  • Transporte

Analizar datos para identificar patrones y tendencias es clave para la industria del transporte, que se sustenta en hacer las rutas más eficientes y anticipar problemas potenciales para incrementar la rentabilidad. Los aspectos de análisis y modelado de datos del machine learning son herramientas importantes para estas compañías.

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