En los últimos post hemos estado hablando de la Inteligencia Artificial, y deciamos que la inteligencia Artificial es la subdisciplina del campo de la informática que busca la creación de maquinas que pueden imitar comportamientos inteligentes, estos comportamientos pueden ser muy diversos como conducir (Hablamos anteriormente de esto en nuestro Post de Autos sin conductor) ,analizar patrones, reconocer voces o ganar juegos.

¿Que es Machine Learning?

En la Inteligencia Artificial existen diferentes campos que responden a diferentes comportamientos inteligentes como el de la robotica, Natural Lenguaje Processing etc. todos estos campos son importantes pero algo que nos define como seres inteligentes es la capacidad de aprender es decir el Machine Learning o Aprendizaje Automático, esto es la rama del campo de la Inteligencia Artificial que busca como hacer que las máquinas tengan la capacidad de aprender sin la necesidad de ser programados.
La relevancia de este campo se debe a la gran cantidad de datos que manejan las empresas y al aumento de la tecnología en computación. Machine Learning se divide en dos grupos importantes Aprendizaje Supervisado y Aprendizaje no Supervisado.

Aprendizaje Supervisado

El aprendizaje Supervisado se refiere aun conocimiento anterior que nos ayuda a entender los datos cuando lleguen y nos ayuda a tomar decisiones o predicciones es decir se basa en descubrir la relación entre variables de entrada y de salida. El aprendizaje Supervisado se refiere aun conocimiento anterior que nos ayuda a entender los datos cuando lleguen y nos ayuda a tomar predicciones o

decisiones, es decir se basa en descubrir la relación entre variables de entrada y de salida, el aprendizaje surge cuando le enseñas a los algoritmos cual es el resultado que quieres obtener para un determinado valor, por ejemplo cual es la relación entre un correo electrónico y su clasificación entre spam o correo deseado al parecer esto es algo muy fácil porque podríamos decir que spam son aquellos correos basura o mensajes que hacen referencia a los mensaje no deseados o con remitente no conocido y los correos deseados son aquellos correos que esperamos recibir ya sea de la escuela o del trabajo, esto es una clasificación muy sencilla, pero sabemos ¿cual es el algoritmo que hace la clasificación? o ¿que características debe de tener un correo deseado o un correo no deseado para poder saber en que clasificación entra? Machine Learning aprende los diferentes patrones que contiene un correo spam para así poder clasificar millones de correos. Este tipo de clasificación a sido el paradigma que mas aplicación practica a tenido durante las ultimas décadas, el termino supervisado se refiere al hecho de que al mostrarle al algoritmo los resultados que deseamos obtener, estamos participando en la supervisión de su aprendizaje.

Llegado a este punto nos damos cuenta que  Machin Learning  forma parte de nuestra vida diaria, aunque muchas veces no tenemos el conocimiento de que estamos empleando este tipo de Tecnología.

Aprendizaje no Supervisado

La segunda clasificación es el Aprendizaje No Supervisado, esté paradigma está mas orientado a la busqueda de los patrones debido a que en este caso solo se otorgan los datos de entrada y no hay un patrón que resuelva el problema, lo que hace este paradigma es identificar las similitudes entre los datos de entrada, lo interesante de esta tecnología es que logra obtener a la perfección cual es la estructura interna que han generado dichos datos. Ademas

de que los algoritmos están aprendiendo a identificar la estructura de algunos objetos y a partir de esos datos poder decir que tipo de objeto es. Este es un campo muy prometedor en el futuro de la inteligencia artificial.

Machine Learning puede ayudarnos a la segmentación de clientes, análisis de redes sociales, analizando los patrones de comportamiento o tendencia, el numero de algoritmos sera cada vez mas extenso y el uso de estas aplicaciones en las empresas para decisiones estratégicas sera de gran importancia para poder estar en competencia con las demás empresas.