¿Quieres estudiar Machine Learning, pero quieres conocer más sobre la carrera? En ese caso, ESEID Business School te invita a leer esta guía completa sobre el Machine Learning, uno de los campos más emocionantes e innovadores en el área de la tecnología. El Machine Learning es una rama de la inteligencia artificial que tiene la capacidad de aprender de los datos sin ser programado explícitamente. Gracias a complejos algoritmos, estos sistemas pueden analizar grandes volúmenes de información y reconocer patrones, tomar decisiones y realizar predicciones de manera autónoma.

En esta guía explicaremos de manera sencilla qué es el Machine Learning, cuáles son sus tipos principales y cómo se está aplicando en diversas industrias para resolver problemas de gran escala. Nuestro objetivo es acercar a las personas a este fascinante tema y mostrar su gran potencial para automatizar tareas, analizar datos e impulsar la toma de decisiones basada en evidencia.

A través de ejemplos prácticos, conocerás cómo esta tecnología está redefiniendo sectores como la salud, finanzas, comercio y más. Así que empecemos a explorar el emocionante mundo del Machine Learning y descubramos de qué forma está cambiando nuestro futuro.

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¿Qué es el ‘Machine Learning’ y para qué sirve?

Cómo ya dijimos el Machine learning (ML), o aprendizaje automático (en español), es una rama de la inteligencia artificial que se centra en el desarrollo de sistemas que pueden aprender y mejorar sin necesidad de ser programados explícitamente. En vez de ser programados con reglas, los sistemas de ML son entrenados con ejemplos y se mejoran mediante el error y la retroalimentación.

El aprendizaje supervisado puede usarse para muchos propósitos, como la predicción, la clasificación, el reconocimiento y la generación. Por ejemplo, un modelo de ML supervisado podría usarse para predecir los precios de una acción, clasificar una imagen de un patrón de tráfico, reconocer la voz de una persona o generar texto coherente. En pocas palabras, el Machine Learning es una tecnología muy poderosa y versátil, que se puede usar para resolver problemas de gran complejidad y para apoyar decisiones importantes. Con el aprendizaje supervisado, semi-supervisado y no supervisado, es posible entrenar modelos capaces de realizar tareas complejas, como reconocer señales de voz, predecir precios en mercados, traducir texto entre idiomas y mucho más.

¿Cuáles son los mejores algoritmos de ‘Machine Learning’?

Bien, algunos de los principales algoritmos de Machine Learning incluyen:

1. Regresión lineal: Usado para predecir valores numéricos, como precios y ventas.
2. Clasificación: Usado para asignar datos a categorías, como la clasificación de texto, imagen o voz.
3. Redes neuronales: Una familia de modelos basados en la forma en que los sistemas nerviosos humanos aprenden, incluyendo modelos.
4. Aprendizaje por refuerzo: Optimización de la toma de decisiones a través de recompensas y castigos. Manija de videojuegos, recursos financieros, tráfico inteligente.
5. Clustering: Grupo no supervisado de datos en subconjuntos. K-means para agrupar clientes, segmentar mercados.
6. Máquina de vectores de soporte: Clasificación óptima de datos no lineales. Reconocimiento facial, detección de spam, análisis de crédito.
7. El algoritmo de clasificación de máxima verosimilitud (MAP): Es un algoritmo estadístico que calcula la probabilidad de cada clase. Es una técnica usada en el aprendizaje automático y el análisis de datos, y es una forma de llevar a cabo la clasificación estadística de forma precisa.

Top 10 mejores Aplicaciones prácticas del ‘Machine Learning’

El aprendizaje automático se desenvuelve en nuestro día a día de forma pronunciada y puede que no lo notemos a simple vista, es necesario para llevar conteos estadísticos y predicciones estratégicas que van desde lo más banal a lo más complejo, ¿De qué formas diversas ha resaltado sin que nos percatáramos de su uso?

• A través de software antivirus: Detectando las posibles amenazas mediáticas y de malware que puedan ingresar a nuestros dispositivos.
• Tendencias de consumo: Midiendo el algoritmo de nuestros consumos en red para saber con predicciones basándose en nuestras búsquedas qué productos o servicios necesitamos en determinados momentos del día.
• Análisis de textos: Extendiendo su aprendizaje en el correcto procesamiento de material escrito y facilitando nuestro trabajo a nivel de comprensión.
• Tiempo real: Añadiendo más a la lista, la inteligencia automatizada siempre está contribuyendo en el monitoreo climático y de tráfico mediante cargas de mapas.
• Análisis facial: Tal como se refleja en los bloqueos de dispositivos portátiles, quiénes escanean las facciones de nuestros rostros para comprobar la veracidad y si somos dueños (O no) del aparato.
• Estudios genéticos: Presente en laboratorios de carácter médico no ambulatorio para el análisis de patrones encontrados en el ADN.
• Anti-Spam: Presentes en los detectores de correo y bloqueadores de información publicitaria masiva para evitar bombarderos mediáticos.
• Estilo de vida: Haciendo alusión a las distintas plataformas o aplicaciones que monitorean nuestro comportamiento y costumbres.
• Autonomía vehicular: Reflejada mayormente en la marca “Tesla” de vehículos de conducción y manejo autónomos (No requieren la presencia de un piloto para su funcionamiento) basándose en el comportamiento de miles de conductores y perfeccionando sus patrones cómo una tecnología artificial de alto rendimiento.
• Detección y análisis de la calidad de imagen: Presente en inteligencias artificiales y edición profesional de fotografías con herramientas de rapidez para facilitar el trabajo de quien lo requiera.

¿Cuáles son las diferencias entre el Deep Learning y el Machine Learning?

El deep learning es una ramificación del Machine Learning en la que se usan capas profundas de nodos para modelar la información. La principal diferencia es que el Machine Learning usa modelos estadísticos, mientras que el deep learning usa modelos profundos de neuronas artificiales.

El deep learning es especialmente útil para procesar datos muy grandes, como imágenes o datos de texto, que requieren muchas capas de nodos para analizar, no son demasiado distintos estructuralmente hablando, solo se diferencian por el tamaño en masa de información que se puede manejar con cada uno.

¿Cuáles son los diferentes tipos de Machine Learning?

El Machine Learning se divide en tres grandes categorías: Supervisado, semi-supervisado y no supervisado. El aprendizaje supervisado es el tipo de aprendizaje automático más común, en el que un entrenador provee un conjunto de datos que contiene muestras con una etiqueta de la respuesta deseada.

Por otro lado, el Machine Learning semi supervisado es una mezcla entre el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje supervisado. En el Machine Learning semi supervisado, se provee a los algoritmos con una información limitada sobre la clasificación de los datos. Por ejemplo, el algoritmo puede recibir solo una pequeña muestra de datos clasificados para guiar el aprendizaje.

Culminando con el no supervisado. El Machine Learning no supervisado es una técnica de aprendizaje automático en la que los algoritmos aprenden a partir de los datos sin la supervisión humana. El algoritmo no recibe información sobre la clasificación o el error de la predicción, sino que solo recibe la información sobre los datos. Este tipo de aprendizaje automático es diferente del supervisado, ya que no se le provee una fuente física de datos, sino que se encarga de tomarlos por sus propios medios.

Relación entre el Machine Learning y análisis de datos

Están muy relacionados, porque ambos tratan de extraer patrones e información de grandes conjuntos de datos. Sin embargo, el Machine Learning se enfoca en crear modelos de predicción y análisis, mientras que el análisis de datos se enfoca en descubrir patrones y relaciones en los datos.

Mientras que el análisis de datos podría ser usado para descubrir las relaciones entre el tiempo y la humedad, la temperatura y la frecuencia de la lluvia, por poner ejemplos, basados en tendencias anteriores, podrá saber o al menos, tener una noción de lo que se aproxima. Tanto el Machine Learning como el análisis de datos son herramientas importantes para hacer predicciones y descubrir patrones. De hecho, en muchos casos, los dos se pueden combinar para trabajar en conjunto gracias a que son herramientas de trabajo o técnicas con fines similares.

 ¿Dónde puedo estudiar Machine Learning?

Al ser una ramificación indirecta de las inteligencias artificiales, es bastante sencillo aprender a emplear la herramienta del aprendizaje automatizado con conocimientos adquiridos a lo largo de la experiencia con la tecnología, pero si se desea ejecutar su uso de forma profesional y con la categoría de seriedad que requiere el tema empresarialmente será entonces necesario estudiarlo en profundidad.

ESEID es la primera escuela 100% enfocada en formar a profesionales en ciencia de datos y modelos predictivos para enfrentar los retos actuales y futuros de las empresas. Adquirirás conocimientos prácticos a través de proyectos reales del mundo corporativo, que podrás aplicar de inmediato. Contarás con docentes expertos en la industria, quienes se encargan de mantener los contenidos totalmente actualizados gracias a su experiencia en grandes compañías.

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