24 julio, 2021

Machine Learning

La Inteligencia Artificial es una serie de algoritmos, que unidos, tratan de simular los
procesos mentales de un humano para lograr diversas tareas particulares,
dependiendo de que tareas realicen y en función de cómo se estructuren,
dependerá su clasificación.
Existen 4 posibles clasificaciones, la primera es en donde la maquina realiza una
toma de decisiones similares a la de un humano, así como aprender. La segunda
son aquellas que realizan actividades como humano, como en el caso de los robots.
La tercera son aquellas que se les programa para ser capaces de pensar de modo
racional como los humanos, y a partir de esto actuar. Y la última, entran aquellas
que tratan de imitar a un humano en su pensar, mas no por cuenta propia.
Una de las ramas de la Inteligencia artificial es el “Machine learning”, una disciplina
que se encarga de crear sistemas autónomos donde estos puedan identificar
patrones para así predecir el futuro, sin necesidad de una persona que lo monitoree
o se les diga cómo resolver una tarea.
Este tipo de tecnología ya se usa comercialmente en Netflix o Spotify en las
recomendaciones que te hacen, en base a la información que registran al momento
de que las uses. Y es que en esto se basa el machine learning, como mencioné
anteriormente, en reconocer patrones para poder mejorar los motores de búsqueda,
diagnósticos o incluso fraudes.
El machine learning tiene la capacidad de poder analizar grandes cantidades de
datos en poco tiempo, por eso, representa una enorme ventaja en lo laboral. Una
de las principales ventajas de esta tecnología, es la facilidad de acceso que tiene,
siendo ya usada por las aplicaciones de alcance mundial que ya se mencionaron.
La capacidad del Machine Learning de hoy permite trabajar a gran escala sin una
persona observando, esto a su vez permite que las predicciones realizadas puedan
servir para mejores oportunidades en el campo laboral.
Hay otras formas en que la máquina pueda aprender, las cuales son el aprendizaje
por refuerzo (prueba y error), supervisado (entrenamiento con datos ya propuestos
y marcados) y el no supervisado, donde la maquina busca similitudes para agrupar
información. Dentro de las empresas, el aprendizaje reforzado presenta grandes
ventajas y usos, los cuales ya se aplican.

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