¿Qué es Machine Learning y con qué ayuda?

El ‘Machine Learning’ o ‘Aprendizaje Automático’ es una rama de la inteligencia artificial que permite que las máquinas sean capaces de aprender, identificar patrones, y hacer predicciones en base a los datos recopilados anteriormente.

El ‘Machine Learning’ consiste básicamente en automatizar, mediante distintos algoritmos, la identificación de patrones o tendencias que se “esconden” en los datos. Y el aprendizaje automático se produce por medio de algoritmos.

«Un algoritmo no es más que una serie de pasos ordenados que se dan para realizar una tarea».

Es una tecnología a la que se le ha sacado mucho provecho y que se ha aplicado a aplicaciones populares como Siri, Netflix, Alexa, Spotify, etc.

**¿Cómo funciona el ‘Machine Learning’?**

Se crea un modelo que permita resolver una tarea dada.
Luego se entrena el modelo usando gran cantidad de datos.
El modelo aprende de estos datos y es capaz de hacer predicciones.
Según la tarea que se quiera realizar, será más adecuado trabajar con un algoritmo u otro.

¿Cuáles son sus aplicaciones en la industria?

Seguridad informática: Diagnóstico de ataques, prevención de fraude online, detección de anomalías.

Reconocimiento de imágenes o patrones: Facial, dactilar, objetos, voz, etc.

Conducción autónoma, mediante algoritmos deep learning: Identificación de imágenes en tiempo real detección de obstáculos y señales de tráfico, prevención de accidentes.

Evaluación automática de pruebas diagnósticas: Robótica médica.

Análisis de mercado de valores: Predicciones financieras, evolución de mercados, etc.

Motores de recomendación.

Utilización de imágenes en lugar de palabras clave: Para buscar productos de una empresa o artículos similares.

Identificar marcas y logotipos: En fotos publicadas en redes sociales.

Monitorización en tiempo real: De reacciones en canales online durante el lanzamiento de productos.

Orientación de anuncios y predicción: De las preferencias de los clientes.

Identificación y seguimiento: De los niveles de confianza de los clientes, sus opiniones y actitud en diferentes canales online y servicios de soporte automatizado al cliente.

Identificación de clientes potenciales.

Gestión de relaciones con los clientes.

Mejor comprensión de enfermedades: Mutaciones de enfermedades y terapias genéticas.

Análisis de imágenes médicas: Como radiografías y resonancias magnéticas, aumentando la precisión diagnóstica, en un menor tiempo y con un menor coste que los métodos tradicionales.