{"id":5808,"date":"2019-12-06T11:51:53","date_gmt":"2019-12-06T10:51:53","guid":{"rendered":"https:\/\/www.adaoncloud.com\/cl\/?p=5808"},"modified":"2019-12-06T11:51:53","modified_gmt":"2019-12-06T10:51:53","slug":"el-machine-learning-que-es","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.adaoncloud.com\/cl\/el-machine-learning-que-es\/","title":{"rendered":"El machine learning: \u00bfqu\u00e9 es?"},"content":{"rendered":"<p>\t\t\t\tEn 1997 el ordenador Deep Blue logr\u00f3 derrotar al genio del ajedrez Garry Kasparov: el sistema de IBM se hab\u00eda entrenado viendo decenas de partidas exitosas para jaquear al campe\u00f3n mundial y hacerse con la victoria.<\/p>\n<p>Este hito marc\u00f3 un antes y un despu\u00e9s en Machine Learning (ML), <strong>una rama de la\u00a0<em>Inteligencia Artificial<\/em> que se encarga de programar a las m\u00e1quinas para que piensen y aprendan de la experiencia<\/strong>.<\/p>\n<p>Este aprendizaje no solo se basa en la memorizaci\u00f3n y la recolecci\u00f3n de datos, sino en la creaci\u00f3n de un modelo, un patr\u00f3n, a partir de la informaci\u00f3n recolectada. Los sistemas aprenden haciendo pero, sobre todo, son capaces de entrenarse a s\u00ed mismos para optimizar su comportamiento procesando datos.<\/p>\n<p>Hoy en d\u00eda, el machine learning est\u00e1 detr\u00e1s del reconocimiento del habla por parte de asistentes virtuales, <strong>en recomendaciones de productos en plataformas digitales como Spotify o Netflix, en las respuestas inteligentes de Gmail, o en la tecnolog\u00eda que permite a Cabify o Uber reducir tiempos en cada trayecto<\/strong>.<\/p>\n<h3><strong>Machine Learning: el aprendizaje con tres algoritmos<\/strong><\/h3>\n<p>En el machine learning el aprendizaje autom\u00e1tico se realiza a trav\u00e9s de una serie de algoritmos que analizan grandes cantidades de datos y determinan cu\u00e1l es el resultado \u00f3ptimo para una situaci\u00f3n concreta.<\/p>\n<p>Aunque hay algoritmos de muchos tipos, pueden agruparse en tres categor\u00edas seg\u00fan su funcionamiento:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Algoritmo de aprendizaje supervisado.<\/strong> La m\u00e1quina se encarga de aprender a partir de ejemplos: se le proporcionan datos etiquetados previamente y la m\u00e1quina debe encontrar un patr\u00f3n para poder hacer predicciones. Las conclusiones se corrigen por un operador y as\u00ed el algoritmo puede realizar despu\u00e9s ajustes para alcanzar una alta precisi\u00f3n.<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u00bfUn ejemplo? <strong>El algoritmo de Facebook<\/strong> que analiza los datos p\u00fablicos disponibles para mejorar su sistema.<\/p>\n<ol start=\"2\">\n<li><strong>Algoritmo de aprendizaje no supervisado.<\/strong> En este caso el algoritmo no identifica patrones en bases a datos etiquetados, sino que buscan similitudes en la informaci\u00f3n. Estudia las caracter\u00edsticas de la informaci\u00f3n para agruparla.<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u00bfUn ejemplo? <strong>La agrupaci\u00f3n de alojamientos de <\/strong><strong>Airbnb<\/strong> por localidad.<\/p>\n<ol start=\"3\">\n<li><strong>Algoritmo de aprendizaje por refuerzo.<\/strong> Es una mezcla de las dos tipolog\u00edas anteriores. Este sistema ense\u00f1a a la m\u00e1quina a trav\u00e9s del proceso de ensayo y error. Aprende de experiencias pasadas y adapta su enfoque en respuesta a la situaci\u00f3n para lograr el mejor resultado posible.<\/li>\n<\/ol>\n<p>\u00bfUn ejemplo? El aprendizaje de <strong>Deep Blue en ajedrez<\/strong>. No solo reconoce los movimientos correctos para cada tipo de pieza, sino que es capaz de saber cu\u00e1les son los m\u00e1s indicados como parte de una estrategia de juego.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3><strong>\u00bfPara qu\u00e9 podemos utilizar el machine learning?<br \/>\n<\/strong>Anticipar fallos en equipos tecnol\u00f3gicos.<strong><br \/>\n<\/strong><\/h3>\n<ul>\n<li>Conocer el momento adecuado para la publicaci\u00f3n de posts en redes sociales.<\/li>\n<li>Predecir enfermedades en base a los s\u00edntomas del usuario.<\/li>\n<li>Atender al cliente con conversaciones inteligentes a trav\u00e9s de chatbots<\/li>\n<li>Determinar el perfil del cliente potencial en funci\u00f3n a su comportamiento en Internet.<\/li>\n<li>Detectar con antelaci\u00f3n el tr\u00e1fico en una ciudad.<\/li>\n<li>Saber a qu\u00e9 hora enviar una newsletter o programar una llamada.<\/li>\n<li>Identificar delitos en una red de telecomunicaciones.<\/li>\n<li>Predecir accidentes en veh\u00edculos aut\u00f3nomos y robots.<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>En 1997 el ordenador Deep Blue logr\u00f3 derrotar al genio del ajedrez Garry Kasparov: el sistema de IBM se hab\u00eda entrenado viendo decenas de partidas exitosas para jaquear al campe\u00f3n mundial y hacerse con la victoria. 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