¿Las máquinas pueden aprender? De eso trata el Machine Learning
Machine Learning, también llamado aprendizaje de máquina, es una disciplina de la Inteligencia Artificial cuyo objetivo es la creación de programas de computadora que tienen la capacidad de aprender de forma automática. Cada vez más se utilizan para hacer predicciones que apoyen la toma de decisiones en cualquier tipo de empresa.
¿Te has puesto a pensar en cómo algunas páginas que visitas en Internet te recomiendan contenido que puede ser de tu interés como ofertas, productos, libros, películas, etc.? ¿Están estos sitios leyendo la mente de los usuarios?
Más que introducirse en los pensamientos e ideas de las personas, las computadoras utilizan algoritmos que tienen la posibilidad de identificar patrones de comportamiento dentro de grandes cantidades de datos.
Esto es lo que aborda Machine Learning, disciplina científica del ámbito de la Inteligencia Artificial (AI, en inglés), cuyo objetivo es la creación de programas de computadora que tienen la capacidad de aprender de forma automática.
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Patrones y funciones matemáticas
El Ing. Luis Leal, catedrático de la Maestría en Data Science del Instituto de Investigación de Operaciones (IIO) en Universidad Galileo, posgrado en el que se estudian los conceptos básicos, aplicaciones e implementación de algoritmos de Machine Learning.
Para el Ing. Leal, resulta difícil definir esta disciplina, pero explica que, en pocas palabras, es darle a las computadoras las habilidades de aprender tomando como entrada un conjunto de datos.
“Al hablar de ‘aprender’ no es algo místico, porque suena como algo misterioso y sobrenatural. Básicamente, lo que aprende la máquina es a distinguir patrones por medio del ajuste de funciones matemáticas”, explica el catedrático.
“A la computadora se le provee de un conjunto de datos y después de finalizar el proceso de aprendizaje se obtendrá una función matemática que ajuste a los datos que se proporcionaron al inicio”, añade.
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En contacto con el aprendizaje autónomo
Machine Learning tiene una amplia gama de aplicaciones, que incluyen motores de búsqueda, diagnósticos médicos, análisis del mercado de valores, juegos, robots y reconocimiento de sonidos, textos e imágenes.
Algunos ejemplos de Machine Learning que nos comparte el Ing. Leal y que podemos experimentar en nuestro uso diario de Internet son:
- Amazon. Cuando se escribe una reseña de un producto, el algoritmo de Machine Learning de Amazon identifica si la persona está satisfecha o molesta con el producto o servicio.
- Youtube. Es uno de los ejemplos más comunes, porque recomienda al usuario nuevos videos relacionados con aquellos que previamente ha visto.
- Email. El detector de spam clasifica si un correo es el adecuado para desplegarse en la carpeta de Entrada, o se va a la carpeta de No Solicitados.
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Interés en la industria
Aunque tiene varios años de existir, en la actualidad las aplicaciones de Machine Learning están comenzando a ganar interés en diferentes tipos de organizaciones.
“Hace algunos años era un interés académico, con personas que estudiaban en el área de ciencias de la computación. En la actualidad, ya existe interés por este tema en otras áreas del conocimiento como finanzas, administración, banca, salud, entre otras.”, comenta el catedrático.
Aprende acerca de Machine Learning
La Maestría en Data Science, del IIO, en la que se imparten cursos de Machine Learning, enseña a desarrollar herramientas y productos que utilicen modelos matemáticos, estadísticos y herramientas de computación para realizar predicciones que le servirán para tomar mejores decisiones a una empresa u organización.
Los estudiantes aprenderán a desarrollar algoritmos inteligentes en herramientas y lenguajes especializados como Python, SQL, Julia, AWS y Shiny Apps, entre otros.
La Maestría se compone de un Posgrado de Análisis y Predicción de Datos en Universidad Galileo (primer año), y de un Micromasters del prestigioso Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) (segundo año), que resultan un diferenciador destacado para ingresar al mercado laboral.
Si quieres saber más, entra en este link: Maestría en Data Science.
