Machine Learning: Qué es y Cómo funciona

Cada vez es más habitual escuchar la palabra “Machine Learning”, pero todavía muchas personas no saben qué significa y cuáles son sus funciones. En nuestro blog aprenderás acerca de su función y sus categorías.


Machine Learning
Machine Learning

¿Qué es el machine learning?

Es la capacidad de aprendizaje de una máquina mediante una serie de algoritmos y la entrada de datos a su sistema. Es una rama dentro del campo de la inteligencia artificial pero, a pesar de su nombre, no aprende por sí misma, sino por los patrones y la información recopilada por sus bases de datos. Estos algoritmos crean sus propios cálculos según los datos que consiguen y, cuántos más datos tienen, más precisas son sus acciones. Por este motivo, muchas personas creen que la inteligencia artificial se mueve sola, pero la realidad es que diseña sus propias respuestas mediante sus operaciones. Además, les permite tomar decisiones en base a predicciones.

El Machine learning es importante porque gracias a este software hemos facilitado la extracción de datos, lo que nos permite una mayor competitividad frente al resto de empresas. Los programadores especializados en estos ámbitos ya son capaces de diseñar modelos para analizar información compleja y obtener resultados rápidos y precisos sin necesidad de mano humana. De tal manera que la máquina por sí sola es capaz de realizar este trabajo.


3 categorías principales

  • Aprendizaje supervisado: es una forma de predecir con los datos de entrenamiento. El objetivo es entrenar al sistema de tal manera que es capaz de reconocer elementos desconocidos sin intervención humana. Se le incluyen datos previamente etiquetados y así la máquina puede clasificar los nuevos datos. También puede realizar el método regresión, en el cual, utilizando informaciones diferentes, puede predecir un resultado.

  • Aprendizaje no supervisado: este método permite conocer datos ya clasificados anteriormente mediante el uso de sus características. Es similar a la abstracción en humanos. Es un modelo que se ajusta a las observaciones. También es útil para la compresión de datos.

  • Aprendizaje por refuerzo: lo principal es la experiencia y es la unión del supervisado y no supervisado. Consiste en determinar qué acciones debe escoger un agente de software en un entorno dado con el fin de maximizar alguna noción de “recompensa” o premio acumulado. Como por ejemplo, un coche autónomo. Como está basado en la experiencia, es prueba y error.


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