o que é machine learning

¿Qué es machine learning? Entiende mejor esta revolución tecnológica

Todo el mundo sabe qué es machine learning (aprendizaje automático), ¿verdad? ¿Se puede usar realmente el término aprender cuando hablamos de máquinas?

Tan pronto como tuvimos contacto con los primeros simuladores, robots e inteligencia artificial, la gente pensó: ¡Dios mío, la máquina reemplazará al hombre! Después de todo, lo que hasta entonces realmente nos diferenciaba de una herramienta tecnológica era el poder de hacer conexiones lógicas de forma independiente y llegar a una conclusión.

Sí, las máquinas han estado haciendo esto durante algún tiempo, no exactamente de forma independiente, pero ciertamente están en camino, pero ¿hasta el punto de reemplazarnos?

Bueno, todavía no, pero créanme, esa posibilidad todos los días parece mucho más cercana, al menos en algunas funciones.

Entenderemos mejor qué es el aprendizaje automático, cómo funciona y algunas aplicaciones prácticas en varios procesos que ya usamos hoy en día. Entonces, podremos (o no) concluir si el mundo realmente será de las máquinas. ¿Vamos allá?

¿Qué es machine learning?

Machine learning o ML son configuraciones, procesos y tecnologías que permiten a las máquinas no solo responder a los comandos, sino también aprender a desarrollarlos casi independientemente de los humanos.

El cofundador de Alura, Guilherme Silveira, hizo un paralelo para definir lo interesante que es machine learning. Utilizó la forma en que le enseñamos algo a un niño hasta el momento en que puede unir los datos y llegar a puntos más complejos.

Por ejemplo, la primera vez que un niño se encuentra con un perro, los padres le explican que es un animal y lo llaman perro. En una segunda interacción con un perro diferente, el niño puede no recordar el nombre y los padres lo repiten. Entonces, cuando ve un gato por primera vez, ¿qué dice? Guau o perro.

Bueno, el todavía no entiende que hay diferencias y similitudes entre ellos. Pero, con la repetición, los errores y los éxitos, logramos hacer las conexiones necesarias para concluir qué es cada cosa. 

Esto es exactamente lo que una máquina puede hacer hoy, a través de la categorización, los éxitos y los errores, crea una extensa base de datos de información que se puede cruzar y desarrollar. Esta habilidad es exactamente lo que es el aprendizaje automático.

Machine learning X Inteligencia artificial

Algunas personas, cuando descubren qué es machine learning, piensan de inmediato: ¿pero no es eso inteligencia artificial?

Bueno, el uso de varios términos tecnológicos puede confundirse en algunos puntos. Esto es natural, primero porque muchos de ellos todavía están en desarrollo, con áreas y definiciones inexploradas.

Pero en este caso, los términos coinciden. Después de todo, la inteligencia artificial es el objetivo del machine learning. O bien, el segundo es un medio para lograr el primero. ¿Se puso complicado? Entonces, entendamos cómo surgió cada uno.

En los años 50, cuando se creó el término inteligencia artificial, la idea era desarrollar máquinas que pudieran hacer absolutamente todo lo que hacemos, pero con más eficiencia y agilidad.

Para lograr esto, era necesario que las máquinas desarrollaran la capacidad de interpretar información, reproducir secuencias de comandos y, con suerte, hacer sus propias conexiones e ir más allá de las «órdenes». Eso es exactamente lo que es machine learning. Por lo tanto, no son ideas contrarias, sino conectadas.

Vale la pena mencionar que no podemos confundir lo que e machine learning con una programación simple. Los algoritmos utilizados son mucho más complejos en el primer caso, porque, además de responder a los datos y comandos establecidos, la idea es ir más allá y ayudar a la máquina a crear sus propios comandos y preguntas, al final del proceso.

Aplicaciones de machine learning

Ahora que sabes qué es machine learning, es posible que te preguntes: bueno, este desarrollo de la tecnología no debería ser útil solo para jugar un juego de ajedrez en la computadora, ¿verdad?

¡Correcto!

Por supuesto, los juegos en línea son una de las aplicaciones de machine learning, más claramente aquellos que jugamos contra un oponente inexistente. Pero, esta tecnología es extremadamente rica para todos los sectores: medicina, periodismo, biología, informática, marketing, logística y muchos otros.

Después de todo, pudimos habilitar máquinas para realizar actividades repetitivas, concatenar datos e información para llegar a conclusiones y resultados que tomarían días o meses. Como, por ejemplo, mensajes codificados de la Segunda Guerra Mundial. Estas son algunas de las aplicaciones.

Aplicaciones de machine learning en la economía

  • Precios

Al incorporar este término a nuestra rutina comercial, una de las aplicaciones más utilizadas de machine learning es la fijación de precios de productos y servicios. A través de esta tecnología, podemos agrupar información sobre costos, precios de la competencia, ganancias, inventario, demanda y, finalmente, alcanzar un valor rentable y justo para tu empresa.

Como la idea detrás de machine learning es que la máquina pueda realizar pruebas de lo correcto y lo incorrecto, es decir, lo que funciona o no, puede reproducir el precio a través de pruebas para luego proporcionar el valor óptimo.

  • Indicadores

El rendimiento y los indicadores de rendimiento son fundamentales para comprender el éxito de nuestras estrategias, ¿verdad? Sin embargo, analizarlos no siempre es una tarea simple, especialmente para empresas medianas o grandes. Cuanto mayor es el número de datos, más difícil es el análisis.

Con el retorno de la tecnología machine learning, podemos predecir valores para facilitar la detección de los mejores indicadores, datos de rendimiento y resultados esperados o comparativos. 

La predicción de resultados no es solo un beneficio en el análisis de indicadores, con esta funcionalidad podemos medir las perspectivas de aceptación de nuevos productos, servicios e incluso implementar estrategias urgentes de una manera más segura.

  • Segmentación de clientes

Si entendiste lo que es machine learning, debes haber pensado que podría ser una ayuda muy oportuna en la segmentación de clientes, ¿verdad? La encuesta manual de datos, información, perfiles de consumo y patrones de comportamiento es un proceso complejo.

Y lo que es peor, podemos transmitir información extremadamente valiosa para identificar los segmentos y microsegmentos del público objetivo. Sin embargo, con machine learning, tenemos máquinas que desarrollan algoritmos a partir de la alimentación de datos y llegan a conclusiones a las que quizás los humanos no podríamos llegar.

Sin embargo, para que las máquinas puedan predecir resultados, es esencial hacer nuevas preguntas y acciones para que se alimenten correctamente. Tanto en términos técnicos, en el uso de parámetros apropiados, como en datos valiosos que aumentan la base de información.

La inteligencia de datos, ubicación y mapas, es por lo tanto, un paso decisivo para que cada vez más la inteligencia artificial revolucione la forma en que capturamos información y la traducimos en procesos más eficientes. 

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