Todo lo que debes saber sobre machine learning
El machine learning tiene un gran impacto en tu vida diaria y hace que tu experiencia en plataformas digitales sea personalizada.
El machine learning es un concepto que significa aprendizaje automático (automatizado) o aprendizaje de máquinas.
Este término hace referencia a un método de análisis de datos que automatiza la construcción de modelos analíticos.
El machine learning forma parte de la inteligencia artificial, basada en la idea de que los sistemas pueden aprender. ¿Cómo lo hacen? A través de la programación, en la que se toman en cuenta:
- Datos
- Identificar patrones
- Toma de decisiones con mínima intervención humana
Actualmente, la inteligencia artificial y el machine learning continúan creciendo y forman parte de tu vida diaria.
De hecho, este sistema permite que recibas recomendaciones acertadas en Netflix, YouTube y Spotify.
Para que sepas cómo funciona el machine learning, te daremos unos datos importantes.
¿Qué es y para qué sirve el machine learning?
El machine learning es una disciplina científica relacionada con la Inteligencia Artificial. Su objetivo es llevar a cabo un aprendizaje automático.
Esto lo hace a través de la identificación de patrones complejos en millones de datos que entran en la interfaz.
Sin embargo, la máquina no aprende por sí misma. En realidad, funciona a través de un algoritmo de su programación.
Es así como revisa la información y, al mismo tiempo, es capaz de predecir comportamientos futuros.
De esta manera, los sistemas se mejoran a través de operaciones autónomas y sin necesidad de la intervención humana.
Desde luego, esto puede suponer una gran ventaja. Principalmente, al momento de controlar información de forma más efectiva.
El sistema de machine learning es muy utilizado en las comunicaciones. Sin embargo, muchas industrias lo emplean para sus procesos. A continuación, te diremos de cuáles se trata.
¿Quién utiliza el machine learning?
El machine learning ha adquirido mayor relevancia en los siguientes ramos:
e-commerce
A través del online advertising, el usuario puede acceder a anuncios de productos que realmente le interesan. Asimismo, los filtros antispam se convierten en una excelente herramienta.
- Detectar fraude en transacciones
- Predecir de fallos en equipos tecnológicos
Educativo
Agiliza y facilita la supervisión del progreso educativo de los alumnos y la elaboración de itinerarios pedagógicos. Asimismo, permite un elevado grado de autoformación para los estudiantes.
El machine learning permite el envío de ejercicios y tareas, lo que hace más efectiva la tarea del profesorado.
Control del clima
Los sistemas realizan un seguimiento de los cambios de temperatura. Esto permite a los expertos predecir catástrofes como ciclones.
Marketing
Permite que los usuarios reciban publicidad a través de internet, así como recomendaciones para su próxima compra.
Asimismo, a las empresas les permite seleccionar clientes potenciales basándose en sus comportamientos en:
- Redes sociales
- Interacciones en la web
Buscadores y redes sociales
Google, Facebook, Instagram y Twitter usan el machine learning para determinar qué mostrarte en tu página de inicio. Para ello, toman en cuenta reacciones, comentarios, videos vistos, lugares y páginas visitadas.
Plataformas de streaming
Netflix, Youtube y Spotify usan el machine learning para recolectar la información de los usuarios. En particular los ‘Me gusta’ o ‘No me interesa’. De esta forma, les ofrecen sugerencias más acertadas. Lo que buscan es brindar el servicio.
Ejemplos de machine learning
Gmail
¿Te has dado cuenta de que cuando escribes un correo electrónico te aparece la opción de autocompletar frases? Esto ocurre gracias al machine learning, pues toma en cuenta los e-mails anteriores que hayas escrito.
Además, permite clasificar los emails en la bandeja de entrada también.
Spotify
Este servicio no solo ofrece música, podcasts y videos digitales con acceso a millones de canciones. Además, propone listas de reproducción conforme a tus gustos o patrones de comportamiento.
Gracias al machine learning, los algoritmos de recomendación de Spotify se encuentran entre los mejores y más complejos a nivel mundial. Para ello, usa tres modelos:
- Filtro colaborativo: analiza el comportamiento de todos los usuarios, así como opiniones y número de reproducciones
- Procesamiento del lenguaje natural: esto lo realiza a través de blogs y comentarios de internet. Es así como detectan cuáles son las canciones de moda, por ejemplo
- Audio: se analizan los temas nuevos en la plataforma y los compara con los más populares
¿Ya conocías los beneficios del machine learning?
Con información de Sociedad por Acciones Simplificada (SAS), Crehana, PubMed, NotiPress CleverData
Portada: Especial
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