Qué es y cómo funciona el Machine Learning

Esta metodología hace referencia a un aprendizaje automático. El enfoque práctico de este concepto permite simplificar algunas tareas que habitualmente realizan los seres humanos. Sin embargo, a través de la inteligencia artificial y el análisis de datos es posible programar máquinas con un fin específico. El mundo empresarial, la logística y el transporte utilizan esta forma de innovación para evolucionar.

Existe un concepto clave que sintetiza la esencia de esta secuencia: los algoritmos. Es necesario seleccionar el más adecuado en función de las características y circunstancias del proyecto. Este proceso adquiere perspectivas diferentes en la práctica, como veremos a continuación con algunos ejemplos.

¿Qué es y cómo funciona el Machine Learning supervisado?

En este caso, el sistema es capaz de realizar con una alta probabilidad de acierto distintas previsiones sobre una variable específica, a partir de la información previa. Los datos obtenidos hasta el momento aportan una base para extraer esta conclusión. Conviene puntualizar que la actuación del ser humano es fundamental en este contexto, influye de forma positiva en esta innovación. ¿Cuál es el papel del sujeto en dicho plan de acción? La persona se encarga de añadir y clasificar los datos correspondientes. En consecuencia, es posible poner en relación la experiencia previa con la realidad potencial al establecer una conexión entre ambos planos.

Existe una supervisión en dicho ejemplo, ya que se lleva a cabo un análisis de las variables anteriores. De este modo, quedan perfectamente clasificadas.

¿Qué es y cómo funciona el machine Learning no supervisado?

Anteriormente, hemos comentado que la participación del ser humano es determinante en el ejemplo previo. ¿Y qué sucede en este grupo? No existe esta intervención directa en este caso. El aprendizaje no se basa en el valor del ejemplo, como ocurre con el machine learning supervisado. La lectura de los datos permite atender distintos patrones. A partir de esta interpretación, el sistema toma las decisiones más adecuadas y realiza algunas funciones de forma autónoma. Mediante esta observación de los datos no clasificados surge la posibilidad de reconocer otros modelos de comportamiento. En consecuencia, es posible hacer previsiones lógicas a partir de la información obtenida hasta entonces.

Qué es el machine Learning por refuerzo

¿Cuál es la clave de este modelo? El aprendizaje basado en el ensayo y en el error premia el acierto. Y el comportamiento esperado obtiene un reconocimiento directo.

El aprendizaje automático a partir de distintos datos, en consecuencia, adquiere formas diferentes. Este tipo de proceso no solo se aplica en las empresas, sino también en el marketing y en las finanzas. Dicho uso práctico de la tecnología se lleva a cabo con un objetivo claro: solucionar un problema que ha sido previamente identificado.

Para planificar esta misión no solo es necesario analizar la meta, sino también estudiar los datos que constituyen una fuente de información. Esta metodología puede aplicarse, por ejemplo, el ámbito de la ciberseguridad. La seguridad online es clave para negocios y organizaciones que utilizan las medidas necesarias para evitar cualquier riesgo en este escenario. Por todo ello, el machine learning es muy importante en la actualidad.