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Machine Learning: qué es, cómo funciona y tipos
por redpres.com 2024-08-02, 10:36 pm
Machine Learning: qué es, cómo funciona y tipos
Publicado: 02-08-2024
Agencias |.- Si bien el término Machine Learning no es nuevo, puesto que se usó por primera vez en 1959, es en esta era cuando se ha popularizado, especialmente, por la revolución que ha supuesto la inteligencia artificial. ¿De qué se trata y para qué sirve?
¿Qué es el Machine Learning?
El Machine Learning, o aprendizaje automático, es una disciplina dentro de la inteligencia artificial mediante la cual se dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones y aprender de ellos para realizar tareas sin que hayan sido programados para ellas en específico.
En otras palabras, en lugar de seguir instrucciones específicas, las máquinas aprenden a partir de datos y patrones.
Características del Machine Learning
Esta tecnología tiene varias características distintivas. Son las siguientes:
¿Para qué sirve el Machine Learning?
El principal uso del machine learning es el análisis de grandes cantidades de datos y el reconocimiento de patrones complejos en ellos. Gracias a esto, se usa en diversos sectores e industrias, como la fabricación, servicios financieros y salud, donde ayuda a mejorar procesos, realizar diagnósticos médicos, optimizar la logística y ofrecer recomendaciones personalizadas.
El Machine Learning para empresas tiene además otro conjunto de aplicaciones, por ejemplo, brinda información para la toma de decisiones, permite analizar el comportamiento y las preferencias de los usuarios para ofrecerles contenido o productos relevantes. Además, logra detectar patrones de comportamiento que pueden indicar algún tipo de actividad fraudulenta.
Igualmente, es un gran apoyo para perfeccionar los procesos y la operatividad de una empresa, puesto que logra identificar cuáles son las áreas que se pueden mejorar, a la vez que sugiere y automatiza labores de rutina. Es utilizada para predecir las próximas demandas de productos y servicios, a través de datos históricos y otras variables.
Otra área que se verá favorecida con la herramienta es la de atención al cliente, porque los chatbots proporcionan respuestas personalizadas a los usuarios, clientes y clientes potenciales.
También, permite realizar predicciones y pronósticos basados en datos históricos, lo que hace que sea útil en áreas en las que las proyecciones son importantes, por ejemplo, el pronóstico del clima, el mercado financiero, la personalización de recomendaciones en plataformas de comercio electrónico, entre otras.
Tipos de Machine Learning
El Machine Learning tiene diferentes enfoques y técnicas, siendo los más comunes los que explicamos a continuación:
¿Machine Learning e Inteligencia Artificial son lo mismo?
Es común que se usen los términos Machine Learning e Inteligencia Artificial para referirse a lo mismo. Pero, ¿en realidad lo son? En efecto puede decirse que la Inteligencia Artificial abarca otras áreas o campos más amplios, mientras que el Machine Learning es una herramienta que se categoriza dentro de la IA
¿Sí es lo mismo que Deep Learning?
Nos encontramos con otra duda frecuente, ¿hay diferencia entre el Machine Learning y el Deep Learning o esta vez sí significan lo mismo? La respuesta es simple: son diferentes.
El Deep Learning (aprendizaje profundo) está dentro del Machine Learning, y se enfoca en el desarrollo de redes neuronales artificiales inspiradas en la estructura y funcionamiento del cerebro humano. Permite que las máquinas aprendan directamente de los datos utilizando capas de neuronas artificiales interconectadas.
Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons y puede ser copiada libremente de manera parcial o completa, reconociendo los créditos de la manera especificada por el autor y haciendo mención de la fuente original, y solo para usos informativos, noticiosos, educativos o investigativos y no con fines comerciales. RedPres Noticias
Publicado: 02-08-2024
Foto Agencias
Agencias |.- Si bien el término Machine Learning no es nuevo, puesto que se usó por primera vez en 1959, es en esta era cuando se ha popularizado, especialmente, por la revolución que ha supuesto la inteligencia artificial. ¿De qué se trata y para qué sirve?
¿Qué es el Machine Learning?
El Machine Learning, o aprendizaje automático, es una disciplina dentro de la inteligencia artificial mediante la cual se dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones y aprender de ellos para realizar tareas sin que hayan sido programados para ellas en específico.
En otras palabras, en lugar de seguir instrucciones específicas, las máquinas aprenden a partir de datos y patrones.
Características del Machine Learning
Esta tecnología tiene varias características distintivas. Son las siguientes:
- Capacidad de aprendizaje: las máquinas aprenden a partir de datos y van mejorando su rendimiento a medida que se les proporciona una mayor cantidad de estos.
- Adaptabilidad: al enfrentarse a nuevos datos y situaciones, los modelos pueden evolucionar y mejorar con el tiempo.
- Automatización: una vez que se entrena un modelo, puede realizar tareas sin que se necesite la intervención humana. Esto permite la automatización de procesos complejos.
¿Para qué sirve el Machine Learning?
El principal uso del machine learning es el análisis de grandes cantidades de datos y el reconocimiento de patrones complejos en ellos. Gracias a esto, se usa en diversos sectores e industrias, como la fabricación, servicios financieros y salud, donde ayuda a mejorar procesos, realizar diagnósticos médicos, optimizar la logística y ofrecer recomendaciones personalizadas.
El Machine Learning para empresas tiene además otro conjunto de aplicaciones, por ejemplo, brinda información para la toma de decisiones, permite analizar el comportamiento y las preferencias de los usuarios para ofrecerles contenido o productos relevantes. Además, logra detectar patrones de comportamiento que pueden indicar algún tipo de actividad fraudulenta.
Igualmente, es un gran apoyo para perfeccionar los procesos y la operatividad de una empresa, puesto que logra identificar cuáles son las áreas que se pueden mejorar, a la vez que sugiere y automatiza labores de rutina. Es utilizada para predecir las próximas demandas de productos y servicios, a través de datos históricos y otras variables.
Otra área que se verá favorecida con la herramienta es la de atención al cliente, porque los chatbots proporcionan respuestas personalizadas a los usuarios, clientes y clientes potenciales.
También, permite realizar predicciones y pronósticos basados en datos históricos, lo que hace que sea útil en áreas en las que las proyecciones son importantes, por ejemplo, el pronóstico del clima, el mercado financiero, la personalización de recomendaciones en plataformas de comercio electrónico, entre otras.
Tipos de Machine Learning
El Machine Learning tiene diferentes enfoques y técnicas, siendo los más comunes los que explicamos a continuación:
- Aprendizaje supervisado: se entrena al modelo con ejemplos etiquetados, es decir, se le proporcionan tanto los datos de entrada como la salida esperada. Gracias a esto, el modelo aprende a realizar predicciones o clasificaciones.
- Aprendizaje no supervisado: a diferencia del anterior, el modelo se entrena con datos no etiquetados y busca patrones y estructuras dentro de ellos.
- Aprendizaje por refuerzo: al modelo se le proporciona retroalimentación en forma de recompensas o castigos según su desempeño. El objetivo es que aprenda a realizar acciones que maximicen las recompensas a largo plazo.
¿Machine Learning e Inteligencia Artificial son lo mismo?
Es común que se usen los términos Machine Learning e Inteligencia Artificial para referirse a lo mismo. Pero, ¿en realidad lo son? En efecto puede decirse que la Inteligencia Artificial abarca otras áreas o campos más amplios, mientras que el Machine Learning es una herramienta que se categoriza dentro de la IA
¿Sí es lo mismo que Deep Learning?
Nos encontramos con otra duda frecuente, ¿hay diferencia entre el Machine Learning y el Deep Learning o esta vez sí significan lo mismo? La respuesta es simple: son diferentes.
El Deep Learning (aprendizaje profundo) está dentro del Machine Learning, y se enfoca en el desarrollo de redes neuronales artificiales inspiradas en la estructura y funcionamiento del cerebro humano. Permite que las máquinas aprendan directamente de los datos utilizando capas de neuronas artificiales interconectadas.
| Agencias
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