¿Qué es y que no es machine learning?

Cualquier ciudadano de a pie en la última década ha utilizado Machine Learning en algún momento sin saberlo. Pero, ¿qué es y por qué se ha vuelto tan popular?

Machine Learning es una disciplina científica en el campo de la Inteligencia Artificial, que permite a los ordenadores aprender y tomar decisiones por sí mismos.

¿Cómo funciona el aprendizaje automático?

En la informática clásica, la única forma de hacer que un sistema informático hiciera algo era escribir un algoritmo que definía el contexto y los detalles de cada acción.

Por otro lado, los algoritmos utilizados en el desarrollo de Machine Learning realizan la mayoría de estas acciones por sí solos. Obtienen sus propios cálculos basados ​​en los datos recopilados en el sistema, y ​​cuantos más datos obtengan, mejores y más precisas serán las acciones resultantes.

¿Para qué sirve el aprendizaje automático?

Entre muchas otras funciones, el aprendizaje automático se utiliza para:

  • Análisis predictivo: la herramienta de aprendizaje automático se encarga de analizar datos históricos sobre fenómenos que ya han ocurrido, encuentra y analiza patrones o características repetitivas en todos estos fenómenos, y en base a esta información la herramienta muestra una proyección sobre el posible resultado futuro de algo que está en progreso. Por ejemplo, teniendo en cuenta esta funcionalidad en legaltech, el aprendizaje automático sirve para responder con mayor precisión a preguntas como: ¿Bajo qué circunstancias se puede ganar o perder un determinado juicio?

¿Por qué es importante?

La cantidad de datos que se generan actualmente en las empresas está aumentando exponencialmente. Extraer información valiosa de ellos es una ventaja competitiva que no se puede subestimar. En CleverData pensamos que esta es una oportunidad que merece especial atención. La gran ventaja es que actualmente no hace falta ser un gurú de los datos para poder aprovechar este tipo de tecnología. Existen en el mercado herramientas muy fáciles de usar (incluso para novatos en el análisis de datos) y accesibles a empresas de cualquier tamaño que permiten realizar predicciones como las descritas en el apartado anterior. Si quieres ver cómo se genera un modelo como el anterior, consulta este artículo donde describimos el proceso paso a paso.

El desafío de aprovechar los datos se ha simplificado enormemente. El Machine Learning de hoy no es lo que solía ser. Esto significa que, con datos de calidad, tecnologías adecuadas y análisis favorables, actualmente es posible crear modelos de comportamiento para analizar datos de gran volumen y complejidad. Además, los sistemas proporcionan resultados rápidos y precisos sin intervención humana, incluso a gran escala. El resultado: predicciones de alto valor para tomar mejores decisiones y desarrollar mejores acciones comerciales.

6 comentarios en «¿Qué es y que no es machine learning?»

  1. ¡El machine learning es como magia moderna! ¿Qué opinan, creen en su poder? 🧙‍♂️✨

    • ¡Totalmente de acuerdo! El machine learning es una herramienta increíble, pero no es magia. Requiere de datos, algoritmos y mucho trabajo detrás. Es importante no sobreestimar su poder y entender sus limitaciones. ¡La ciencia siempre por delante de la magia! 🧙‍♂️✨🔬

  2. ¡Creo que el machine learning es como una caja de sorpresas! Nunca sabes qué esperar.

  3. ¡Creo que el machine learning es como la magia moderna! ¿Opiniones? ✨

  4. ¡El machine learning es como una caja de sorpresas! ¿Realmente es tan importante? 🤔

    • ¡Totalmente! El machine learning es fundamental en el mundo actual. Nos guste o no, está transformando industrias enteras y revolucionando la forma en que vivimos y trabajamos. Así que, mejor subirse al tren del machine learning antes de quedarse atrás. ¡No hay vuelta atrás! 🚀

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