Definición
Machine Learning
¿Qué es Machine Learning?

“Máquina Que Aprende”

Machine Learning es una rama de la Inteligencia Artificial que tiene como objetivo entrenar a las máquinas para que aprendan y se mejoren de manera autónoma a través de la experiencia.

Para ello, utiliza como fundamento la estadística para la identificación de patrones al analizar conjuntos de datos para obtener conclusiones a través de métodos, modelos y algoritmos informáticos.

El objetivo de Machine Learning es ayudarnos a mejorar la velocidad, la precisión y la efectividad de nuestros esfuerzos. The Machine Learning Primer – Kimberly Nevala

Definición de conceptos
Máquina: Conjunto de elementos combinados que utiliza una fuente de energía para transformarla en esfuerzo o trabajo.
Estadística: “La estadística es el arte de aprender de los datos” Ross, Sheldon M. Es un método científico que tiene como objetivo la obtención de conclusiones a partir del análisis de un conjunto de datos.
Aprendizaje: Adquisición de habilidades, conocimientos y conductas como resultado del estudio, experiencia, instrucción u observación.
Inteligencia Artificial: Ciencia que tiene como objetivo entrenar máquinas para que ejecuten tareas imitando habilidades humanas.
Machine Learning vs Inteligencia Artificial (IA)

La IA es una ciencia que busca imitar el comportamiento humano y sus habilidades cognitivas en forma inteligente con el objetivo de resolver problemas y ayudar en la toma de decisiones. Machine Learning es una aplicación de la IA que busca dotar a los sistemas de la capacidad inherentemente humana de “aprender de la experiencia”.

Machine Learning vs Estadística

Aunque ambas buscan ayudar en la toma de decisiones basadas en datos, han evolucionado de forma diferente. Machine Learning se enfoca en la tarea de predicción y decisión final, usando cálculos computacionales como recurso principal para pasar de datos a predicciones y finalmente a decisiones. La estadística se enfoca fuertemente en modelos de aprendizaje, es decir, con base en un conjunto de observaciones o datos, trata de explicar comportamientos y realizar inferencias.

¿Las maquinas pueden aprender?

Las máquinas se pueden entrenar para aprender, pero carecen de inteligencia para aprender por sí mismas. Para que una máquina pueda aprender, requiere de grandes volúmenes de información detallada proveniente de diversas fuentes, que permitan alimentar a un modelo.

Mediante este análisis de datos, las máquinas pueden ser capaces de pronosticar sucesos, predecir resultados, identificar patrones, detectar anomalías o comportamientos anormales.

Ciclo de vida de Machine Learning

Una vez que el modelo es probado, utiliza la retroalimentación para mejorar sus conclusiones. Este proceso de mejora continua permite al modelo aplicar el conocimiento o aprendizaje a nuevos grupos de datos, resultando en un incremento en su precisión y desempeño.

Fuente: https://www.sas.com/es_mx/insights/analytics/what-is-artificial-intelligence.html#world

¿Qué Tan Autónoma Puede Ser Una Máquina?

Los avances tecnológicos como el Big Data o el Internet de las Cosas nos han permitido vivir en un ecosistema que permite un flujo constante de datos a través de botones, sensores y aplicaciones que son monitoreados y procesados en grandes cantidades. Gracias a esta disponibilidad de información, la habilidad de una máquina para aprender y aparentar “inteligencia” ha incrementado considerablemente.

Sin embargo, ¿Las máquinas pueden aprender por sí solas?
Hasta el día de hoy, la forma en que la máquina aprende es diferente de la forma en que los humanos aprenden, ya que la máquina no está lista para demostrar aprendizaje de manera espontánea, derivado de discusiones, de manera implícita o inconsciente, o como resultado de estímulos como motivación, curiosidad, miedo o aburrimiento.
Todo depende de los datos
Los algoritmos de Machine Learning dependen enteramente de los datos que son ingresados a este. Si la calidad de los datos es buena, los resultados del modelo serán cada vez más precisos conforme mayor información se le proporcione, aprendiendo de variaciones, tendencias y patrones.
Te guiamos paso a paso para implementar Machine Learning y optimizar los procesos de tu empresa.