¿Qué cara se te queda si te decimos que mediante un tipo de inteligencia artificial puedes detectar fraudes, prever que empleados serán más rentables o saber cuál es la mejor hora para llamar a un cliente? Todo esto en la actualidad es posible mediante la aplicación de Machine Learning. ¿No sabes lo que es? Sigue leyendo y aprendamos juntos.
¿Qué es el machine learning?
La terminología Machine Learning está muy relacionada con el ámbito científico de la inteligencia artificial. El Machine Learning es un aprendizaje automático que permite a las máquinas aprender sobre un tema determinado sin que estas estén programadas desde un inicio para ello. En definitiva, podríamos decir que, a partir de los datos que las máquinas obtienen llevan a cabo un proceso de aprendizaje. Esto es posible gracias a la estadística que hay detrás de este tipo de inteligencia artificial.
Este término lo podemos encontrar en diferentes sitios que seguro utilizas habitualmente, como por ejemplo en las recomendaciones de series y películas que te da Netflix, en los motores de búsqueda o en el reconocimiento del habla del asistente virtual de tu smartphone.
¿Existen diferentes modelos?
La respuesta a esta pregunta es afirmativa y es que en total hay cuatro modelos diferentes que puedes encontrar en el aprendizaje automático. Este aprendizaje es complejo ya que se trata de un sistema que analiza datos y patrones para luego utilizarlos en tareas concretas que se le asignan. Hoy en día, gracias a esta innovación pueden llegar, incluso, a supervisar currículums. A continuación, te explicamos las cuatro tipologías de Machine Learning:
- Aprendizaje supervisado: se enseña a la máquina mediante datos etiquetados y esta intentará a través de ellos replicar las tareas humanas. Un ejemplo es que identifica una etiqueta con los elementos de una foto y a través de este proceso te enseña otras imágenes similares.
- Aprendizaje automático no supervisado: aquí ya no aprenden mediante etiquetado, sino que buscan similitudes. Buscan datos que se parecen y los agrupan. Lo podemos encontrar cuando para desbloquear nuestro teléfono utilizamos el reconocimiento facial. Tu smartphone no detecta al completo tu rostro, pero sí patrones comunes que te identifican.
- Aprendizaje semisupervisado: en este caso la máquina tiene datos etiquetados paro también otros que no lo están, en este caso utiliza esos datos que ya tiene para interpretar los que no tiene a su alcance.
- Aprendizaje de refuerzo: en este caso el aprendizaje autónomo se basa en el mecanismo de prueba-error. Tiene unos datos pero a raíz de las recompensas que va obteniendo en el proceso va entendiendo cuál es el camino que debe seguir.