ML es la abreviatura más común que recibe el machine learning. Esta es una de las sub ramas o áreas de desarrollo de la Inteligencia Artificial y esta dirigida a permitir que sistemas, programas y ordenadores, mediante la implementación de algoritmos puedan desarrollar conocimiento para realizar tareas y analizar datos de forma automatizada.

A continuación descubriremos un poco más sobre esta importante rama que ha ayudado a cambiar radicalmente el universo tecnológico.

¿Qué es ML?

El ML o aprendizaje automático forma parte del mundo increíble de la inteligencia artificial, aunque en algunas oportunidades pueden llegar a ser confundidos. El ML se encarga de los procesos de aprendizaje automático en ordenadores y sistemas mediante la implementación de algunos importantes algoritmos.

Esto se realiza de forma progresiva y tomando en cuenta un gran conjunto de factores hasta que las maquinas puedan por si solas realizar tareas especiales y análisis de datos sin necesidad de recibir una programación explicita como un software de ordenador de uso diario.

La aplicación de ML es un proceso que se esta haciendo cada vez más común en el mundo de los negocios. Su esfuerzo se dirige a la mejora constante de la realización de tareas. Se busca desarrollar en algunos casos un funcionamiento lógico similar al que ejecuta el cerebro de los seres humanos para resolver problemas, enfocándose especialmente en formas más rápidas, más eficientes o más directas. Los modelos de ML incorporan experiencia positiva y las secuencias de errores a cada repetición de la tarea para «aprender» que forma es mejor e incrementar el nivel de eficiencia.

A continuación descubramos un poco más sobre los ámbitos de aplicación del ML.

Cuando usar módulos de Machine Learning

Los modelos de ML en tiempos recientes se han convertido en elementos de gran importancia en el crecimiento de las plataformas tecnológicas. Suelen formar parte de actividades que realizamos a diario y pueden ayudarnos a resolver problemas.  Existen en la actualidad un gran número de ejemplos de aplicación de Machine Learning exitosos, que nos permiten entender las mejores oportunidades para aplicarlos, sin embargo detallaremos algunas a continuación.

Debemos pensar en la aplicación de este tipo de proyectos cuando necesitemos recopilar información importante para analizar y mejorar procesos. Esto permitirá comprender el comportamiento, los gustos y preferencias de nuestros usuarios para optimizar la prestación de nuestros servicios. También podemos recurrir al ML  cuando debamos realizar generalizaciones y caracterizaciones de datos.

Un ejemplo claro para comprender esto es con los filtros de correo electrónico que determinan los elementos que contiene un correo spam. Las características son estudiadas por el algoritmo y etiquetadas. Una vez se recibe un correo nuevo, el sistema de ML identifica los elementos y decide si forma parte o no, de la caracterización de exclusión.

Conozcamos algunos casos especiales para implementar modelos de Machine Learning

Clasificación binaria

Los modelos de aprendizaje automático pueden ser utilizados para realizar predicciones de resultados posibles. Este proceso conocido como clasificación binaria es el que se determina cuando tenemos un conjunto limitado de dos opciones. Tomando registros del comportamiento del usuario, el algoritmo puede determinar cual opción tiene mayor probabilidad de realizarse. Esto nos permite responder dudas sobre si un cliente comprará o no un producto, si preferirá el producto uno o el producto dos, entre otras interrogantes.

Clasificación multi clase

La clasificación multi clase es el que realizamos cuando requerimos predecir más de dos resultados a un conjunto de interrogantes. En este caso el modelo de aplicación de machine learning podrá aprender a diferenciar elementos de diversas áreas y clasificarlos de forma adecuada.

En este caso el modelo de aprendizaje podrá predecir cuales categorías son de mayor interés para un cliente o podrá clasificar múltiples categorías para un conjunto diverso de datos.

Clasifiación de regresión o de predicción numérica

Los modelos de clasifiación de regresión o de predicción numérica son los que permiten al aprendizaje automatizado estimar o predecir valores concretos sobre los datos que están aprendiendo. Con los datos suministrados los algoritmos pueden predecir unidades vendidas sobre un producto, número de días que un usuario necesitará para volver a visitar un sitio web o inclusive estimar que precio será más atractivo para un producto o servicio.

Esperamos que esta información saciara tu sed por aprender un poco más sobre Machine Learning.

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