El concepto de Machine Learning está bastante difundido en el mercado, así que echa un vistazo un poco más al respecto.
¿Has oído hablar sobre machine learning? ¿Sabes qué ha llevado a este concepto a conquistar cada vez más espacio en el mercado y sobre todo en el día a día de las empresas?
En este contenido, presentaremos de manera clara y objetiva todo lo que necesitas saber sobre machine learning y cómo este concepto puede impactar en tu vida. ¡Ven con nosotros! ?
¿Qué es Machine Learning?
En traducción directa al español, machine learning significa “aprendizaje de la máquina”, es decir, un término que está directamente relacionado con la inteligencia artificial y la capacidad de las computadoras para aprender algo nuevo en función de las experiencias a las que están sujetas.
Al principio, puede parecer muy futurista, pero no te preocupes. A lo largo de este contenido descubrirás que el aprendizaje de la máquina es una realidad y está cada vez más presente en empresas y organismos gubernamentales.
Sí, las computadoras están aprendiendo, y con eso la inteligencia artificial se ha mostrado capaz de presentar un número cada vez mayor de soluciones a sus usuarios.
¿Cuándo surgió Machine Learning?
Según los historiadores, el primero en utilizar el término “machine learning” y acreditar fichas para el aprendizaje de la máquina fue el científico informático Arthur Lee Samuel, todavía en la década de 1950.
Lee Samuel fue el primero en utilizar el concepto aprendizaje del mundo y demostrarlo en la práctica, a través del software Game of Checkers. Además, también fue uno de los primeros en desarrollar un software informático capaz de jugar a las damas con los usuarios, contribuyendo a los primeros pasos de la inteligencia artificial.
Sin embargo, a lo largo del tiempo se registraron otras contribuciones importantes a favor del aprendizaje de la máquina, entre ellas la del británico Alan Mathison Turing, científico informático y matemático que realizó una serie de pruebas para aprender a través de ellas la interacción con humanos.
Desde entonces, nuevas pruebas y desarrollos en torno a este tipo de aprendizaje han cobrado fuerza en todo el mundo, contribuyendo cada vez más al surgimiento de softwares, computadoras y sistemas inteligentes.
¿Qué importancia tiene Machine Learning?
Hoy en día, machine learning se ha utilizado en varios frentes diferentes y ha contribuido a un análisis más rápido en los más variados sectores (como el marketing) y aplicaciones.
A continuación, presentaremos algunos ejemplos prácticos para que puedas comprender mejor cómo la inteligencia artificial y la capacidad de aprendizaje de la máquina pueden contribuir a nuestro día a día y al desarrollo de la sociedad.
Reconocimiento de voz
“Alexa, enciende la luz”. Si tienes un asistente virtual, ya estás acostumbrado a acciones como estas, ¿no? A través de los servicios de reconocimiento de voz, las máquinas pueden identificar nuestro discurso y convertirlo en texto u otro tipo de datos en tiempo real.
Actualmente, puedes utilizar esta función para hacer búsquedas en Google, escribir en Google Docs o incluso chatear con asistentes de voz como Siri o Alexa.
Reconocimiento de imagen
El aprendizaje de la máquina también se ha utilizado para ayudar a identificar y localizar personas en función del reconocimiento de imágenes.
¿Sabías que ahora puedes hacer búsquedas en Internet usando una foto como referencia en lugar de escribir un objetivo de búsqueda en texto? Si no crees que esto sea posible, prueba Google Lens.
Sugerencia de contenido
Si utilizas servicios de streaming como Netflix o incluso YouTube, ya te habrás dado cuenta de que estas plataformas te sugieren videos, películas y series de forma personalizada, en función de tu historia.
Esta es una representación del trabajo de aprendizaje de la máquina para comprender tus preferencias y, en base a ellas, hacer sugerencias compatibles con tu perfil.
Agilizar los procesos
Por último, machine learning también está presente en los servicios de atención al cliente que utilizan chatbots (robots virtuales) para resolver dudas y responder a los clientes.
Los chatbots pueden brindar respuestas personalizadas y cada vez más humanizadas en función de las preguntas y necesidades de los usuarios.
Diferencias entre Machine Learning, Deep Learning e Inteligencia Artificial
En medio del desarrollo de la tecnología, comienzan a aparecer varios términos aparentemente complejos y la mayoría de las veces en inglés, que confunden la mente de la mayoría de los internautas.
Por lo tanto, en este tema presentaremos de forma breve y resumida los conceptos, relación y diferencias entre machine learning, deep learning e inteligencia artificial.
- Inteligencia artificial: la inteligencia artificial es la tecnología que, a medida que evoluciona, permite que las computadoras tomen decisiones analíticas, basadas en datos e información de una manera cada vez más asertiva y humana.
- Machine learning: machine learning es la capacidad que tienen las máquinas de aprender en base a datos y parámetros que reciben, haciendo con que sean cada vez más inteligentes.
- Deep learning: ciencia que involucra algoritmos complejos que buscan modelar situaciones abstractas con un alto nivel de detalle y capas de procesamiento, es decir, el verdadero cerebro de las computadoras y de la inteligencia artificial.
Como se pudo observar en los ítems enumerados anteriormente, los conceptos en cuestión están directamente relacionados y dependen unos de otros, pero cada uno de ellos tiene su importancia y aplicación.
¿Qué sectores utilizan esta tecnología?
No se puede negar que la inteligencia artificial y la capacidad de aprendizaje de la máquina son una realidad cada vez más presente en nuestro día a día.
Ante esto, presentaremos algunos sectores de la sociedad que ya hacen uso de este tipo de tecnología y cómo lo ponen en práctica.
Gobierno
Las agencias gubernamentales y las autoridades utilizan la inteligencia artificial y la capacidad de aprendizaje de la máquina para diferentes aplicaciones.
A través del reconocimiento de imágenes, por ejemplo, la policía y los servicios oficiales de inteligencia pueden identificar a una persona buscada en medio de una multitud.
Servicios financieros
Los bancos y los servicios financieros en general también hacen uso diario de la inteligencia artificial y de la capacidad de aprendizaje de la máquina.
El objetivo principal aquí es prevenir ataques al sistema financiero, accesos no autorizados y fraudes bancarios, pero el machine learning también se puede utilizar para recopilar datos y, en función de ciertas preferencias, ofrecer servicios a los clientes.
Sectores de marketing
En Internet, los sitios y servicios de publicidad están aprendiendo sobre nuestros hábitos de búsqueda, consumo de contenido y compras recientes para presentar anuncios con un alto nivel de asertividad.
Haz una prueba: busca en Internet un determinado producto que estés pensando en comprar y verás cómo, a partir de este momento, comenzarás a recibir diversos anuncios con tu búsqueda y destinados a incentivar una posible acción de compra.
Operadores de salud
En el área de la salud, la inteligencia artificial ha evolucionado mucho. Actualmente, permite a los médicos realizar diagnósticos cada vez más precisos y, según el caso, a distancia.
Si hace unos años las consultas médicas eran obligatoriamente de forma presencial, hoy ya existen casos en los que se pueden realizar de forma remota a través de la telemedicina y de sistemas inteligentes.
Sectores del transporte
A través de machine learning y del aprendizaje de la máquina, las empresas de logística y transporte pueden definir rutas inteligentes y predecir posibles problemas que podrían afectar los tiempos de entrega.
Además, grandes marcas como Amazon ya utilizan robots en sus centros de distribución para transportar y organizar mercaderías de forma rápida y eficiente.
Case de Machine Learning
En este tema, presentaremos el case de uso de machine learning de Netflix para que puedas comprender, en la práctica, cómo esta tecnología ha contribuido a las empresas y sus clientes.
Actualmente, Netflix es el mayor proveedor de streaming de películas y series, con más de 220 millones de suscriptores en 190 países. A su vez, en medio del verdadero mar de suscriptores, la plataforma reconoció que necesitaba encontrar una forma de mejorar la experiencia de los usuarios.
La solución llegó a través de un algoritmo de recomendación basado en machine learning. De esta forma, los sistemas inteligentes desarrollados por Netflix comenzaron a monitorear los hábitos de consumo de cada usuario y, en base a ellos, recomendar películas y series relevantes para su perfil.
Desde entonces, el algoritmo de Netflix ha comenzado a utilizar las diferentes etiquetas que puede recibir una película o serie (género, participantes, clasificación, éxito y aclamación, por ejemplo) para hacer sugerencias acertadas a los usuarios.
Precisamente por eso, las películas y series sugeridas en tu cuenta pueden ser diferentes de las que aparecen en la cuenta de un amigo o familiar.
Conclusión
¿Ya conocías machine learning y sabías que ya forma parte de tu vida, o aún creías que era algo restringido a películas futuristas y de ciencia ficción?
Las máquinas están evolucionando y aprendiendo cada vez más rápido, ¿será que existe un límite o nuevos descubrimientos y muchas hazañas de la inteligencia artificial que están por venir?
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