Machine Learning se refiere a una aplicación de inteligencia artificial que permite que los sistemas o las computadoras aprendan automáticamente de la experiencia a medida que se alimentan los datos para imitar el comportamiento humano o animal.


No tiene que programarse todo en el sistema, éste reconocerá los patrones y se ajustará, tomando las mejores decisiones sin la intervención humana.
Esta es la razón por la que los sistemas pueden distinguir las diferencias entre elementos, procesos e incluso personas. Por ejemplo, puede señalar un elemento determinado entre otros existentes. Para las palabras que tienen más de un significado, el sistema debe ser capaz de extraer y aplicar el correcto.
En la industria bancaria, los cajeros automáticos están asumiendo algunas funciones, que tradicionalmente los cajeros tenían que realizar, tal como depósitos de dinero en efectivo.

Machine Learning, ¿cómo funciona?

Hay dos tipos de técnicas o algoritmos utilizadas en Machine Learning, el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado.

• Aprendizaje supervisado
Este algoritmo tiene la capacidad de aplicar lo aprendido en el pasado y volver a utilizarlo como datos nuevos. Esto ayudará a predecir eventos futuros con la ayuda de ejemplos ya etiquetados. Cuantos más ejemplos, mejores son los resultados. También tiene la capacidad de comparar su salida con la salida prevista. Esto ayuda a hacer comparaciones e identificar errores. Una vez que el error es visualizado, se ajustará en consecuencia para una mejor toma de decisiones en el futuro.

• Aprendizaje sin supervisión
Este algoritmo utiliza información que no está clasificada o etiquetada para entrenar al sistema. En lugar de predecir la salida correcta, explora los datos y extrae cualquier interferencia. Entonces es capaz de describir cualquier estructura oculta de datos sin etiquetar.
El aprendizaje no supervisado se aplica mejor si desea explorarse los datos disponibles con el objetivo de capacitar a un modelo para identificar la mejor representación interna posible. Puede dividir los datos en grupos para que el sistema entienda desde dónde reconocerlos con facilidad.

Cómo elegir tu algoritmo de Machine Learning

Elegir qué tipo de algoritmo es el mejor depende de muchos factores.
Sin embargo, no es una garantía que, simplemente sopesando los beneficios hallemos el algoritmo correcto. Esto se debe a que las vastas fuentes de datos e información y el tamaño y tipo de datos con los que se esté trabajando, limitarán la búsqueda.
Ante los diferentes algoritmos de aprendizaje, supervisados y no supervisados, la mejor opción es probar y probar el elegido antes de ponerlo en uso.

Conclusión

Machine Learning se está volviendo útil en diferentes campos, ayudando a individuos y empresas a promover la precisión de las tareas sin indicar lo que se espera.
Con una gran cantidad de información de videos, imágenes y textos disponibles, se está convirtiendo en un gran éxito. Además, la capacidad de poder personalizar estos algoritmos está empujando a las compañías a adoptar ésta tecnología.