Machine learning

• ¿Que es?

Machine Learning es una disciplina científica del ámbito de la Inteligencia Artificial que crea sistemas que aprenden automáticamente. Aprender en este contexto quiere decir identificar patrones complejos en millones de datos.

El machine learning es capaz de asimilar una amplia gama de datos, lo que se conoce como big data, pero éste no los percibe como datos, sino como una enorme lista de ejemplos prácticos. Podríamos decir que sus algoritmos se dividen principalmente en tres grandes categorías: supervised learning (aprendizaje supervisado), unsupervised learning (aprendizaje no supervisado) y reinforcement learning (aprendizaje por refuerzo).

• TIPOS DE MACHINE LEARNING

Supervised learning:

Depende de datos previamente etiquetados, como podría ser el que una computadora logré distinguir imágenes de coches, de las de aviones.

Ejemplo: reconocimiento de voz

Unsupervised learning:

En esta categoría lo que sucede es que al algoritmo se le despoja de cualquier etiqueta, de modo que no cuenta con ninguna indicación previa.

Ejemplo: detectar morfología en oraciones

Reinforcement learning:

En este caso particular, la base del aprendizaje es el refuerzo. La máquina es capaz de aprender con base a pruebas y erroresen un número de diversas situaciones.

Ejemplo: navegación de un vehículo en automático

• Ventajas:

Relación óptima con los clientes

Optimización de la producción

Innovar productos y soluciones

• Desventajas:

Precio

Autonomía