qué es machine learning

¿Qué es el machine learning y para qué sirve?

El Machine learning es una disciplina informática relacionada con la inteligencia artificial (IA) que crea sistemas que aprenden de manera automatizada. Su capacidad de reconocer patrones en los datos permite a estos sistemas predecir comportamientos y mejorar por sí solos. 

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En este artículo, conocerá un poco más sobre qué es y para qué sirve el machine learning, de manera que pueda conocer las potenciales aplicaciones para su negocio. 

¿Qué es el machine learning?

Hasta hace poco, la IA parecía un argumento de ciencia ficción, pero cada vez son más las máquinas y sistemas de uso diario que emplean el machine learning para realizar trabajos precisos. Esta tecnología se basa en algoritmos que realizan cálculos basados en millones de datosCuantos más datos obtienen, mejor es el rendimiento de los sistemas. Uno de los ejemplos más claros cuando se explica qué es el machine learning recurre a los vehículos autónomos, que conducen solos y no dependen de la pericia humana.  

Básicamente, existen dos tipos de machine learning: con aprendizaje supervisado y no supervisado. 

  • El aprendizaje automático supervisado consiste en introducir etiquetas en la información para que el sistema detecte patrones, según los cuales, debe realizar acciones determinadas.  
  • En el caso del aprendizaje automático no supervisado, el algoritmo llega a sus propias conclusiones y se modifica a sí mismo teniendo en cuenta diferentes factores. 

Además de estos dos tipos de aprendizaje automático, también son empleados modelos de aprendizaje semisupervisado, por refuerzo, transducción y multitarea 

La mayoría de sistemas basados en machine learning trabaja mediante aprendizaje automático supervisado. La clave de su funcionamiento es el deep learning, un conjunto de algoritmos de aprendizaje automático que se estructura por medio de unidades computacionales que imitan las redes neuronales del cerebro. 

Gracias al deep learning, miles de millones de estas neuronas artificiales se organizan en capas que aprenden unas de otras y desarrollan patrones de conductas, acciones, colores, etc. 

¿Para qué sirve el machine learning?

Las aplicaciones del machine learning son muchas y muy variadas. Cada día se descubren nuevos campos donde el aprendizaje automático es de gran utilidad. La resolución de tareas se puede llevar a cabo con diferentes modelos de machine learning según el campo de aplicación:  

  • Modelos geométricos. 
  • Modelos probabilísticos. 
  • Modelos lógicos. 
  • Modelos de agrupamiento. 
  • Modelos de gradiente. 

Estos sistemas inteligentes se aplican en sectores tan variados como marketing, seguridad informática, tráfico viario, industria 4.0 o medicina. 

A continuación, le mostramos algunos ejemplos de aplicación del aprendizaje automático: 

  • Reconocimiento facial. 
  • Reconocimiento de voz. 
  • Comprensión de textos. 
  • Sistemas de Visión Artificial. 
  • Prevención de correos electrónicos fraudulentos. 
  • Detección de software malicioso. 
  • Clasificación de secuencias de ADN. 
  • Vehículos autónomos. 
  • Diagnósticos médicos anticipados.  
  • Prevención de fraudes en transacciones económicas. 
  • Análisis del rendimiento de los empleados. 
  • Predicción de fallos en la maquinaria. 
  • Predicción del tráfico en las ciudades. 
  • Comportamiento de los usuarios en redes sociales y plataformas de venta online. 
  • Patrones para invertir en bolsa de forma eficiente. 
  • Videojuegos que interactúan con el jugador. 
  • Mantenimiento predictivo de sistemas robóticos. 

SAP desarrolla software basado en IA y machine learning para ayudar a las empresas a optimizar su productividad. Las herramientas de automatización robótica de procesos (RPA) y la tecnología de procesamiento de lenguaje natural son solo algunas de nuestras soluciones en este campo. 

En definitiva, el machine learning es un sistema analizador numérico que permite a los empresarios tomar mejores decisiones de negocio a partir de patrones identificados por nuestro software. 

 


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