Machine
Learning
Machine learning es una forma de la
IA que permite a un sistema aprender de los datos en lugar de aprender mediante
la programación explícita. Sin embargo, machine learning no es un proceso
sencillo. Conforme el algoritmo ingiere datos de entrenamiento, es posible
producir modelos más precisos basados en datos. Un modelo de machine learning
es la salida de información que se genera cuando entrena su algoritmo de
machine learning con datos.
Enfoques hacia el machine learning
Las técnicas de machine learning
son necesarias para mejorar la precisión de los modelos predictivos.
Dependiendo de la naturaleza del problema empresarial que se está atendiendo,
existen diferentes enfoques basados en el tipo y volumen de los datos.
Aprendizaje supervisado
El aprendizaje supervisado comienza
típicamente con un conjunto establecido de datos y una cierta comprensión de
cómo se clasifican estos datos. El aprendizaje supervisado tiene la intención
de encontrar patrones en datos que se pueden aplicar a un proceso de analítica.
Estos datos tienen características etiquetadas que definen el significado de
los datos. Por ejemplo, se puede crear una aplicación de machine learning con
base en imágenes y descripciones escritas que distinga entre millones de
animales.
Deep learning
El deep learning es un método
específico de machine learning que incorpora las redes neuronales en capas
sucesivas para aprender de los datos de manera iterativa. El deep learning es
especialmente útil cuando se trata de aprender patrones de datos no
estructurados. Las redes neuronales complejas de deep learning están diseñadas
para emular cómo funciona el cerebro humano, así que las computadoras pueden
ser entrenadas para lidiar con abstracciones y problemas mal definidos. Las
redes neuronales y el deep learning se utilizan a menudo en el reconocimiento
de imágenes, voz y aplicaciones de visión de computadora.
Machine learning ofrece un valor
potencial a las empresas que tratan de aprovechar el big data y les ayuda a
comprender mejor los cambios sutiles en el comportamiento, las preferencias o
la satisfacción del cliente. Los líderes de negocios están empezando a
descubrir que muchas cosas que están sucediendo dentro de sus organizaciones e
industrias no pueden ser entendidas a través de una consulta. No son las
preguntas que tu conoces; son los patrones ocultos y las anomalías enterradas
en los datos que pueden ayudarlo o dañarlo.
