Es una disciplina de la inteligencia artificial que atravesó de algoritmos les da a los ordenadores la capacidad de elaborar análisis predictivos, esto permite a los computadores realizar tareas específicas de forma autónoma.
Ha ganado relevancia en los últimos años debido a la capacidad de la computación, es parte fundamental del Big Data.
Los algoritmos de Machine Learning se dividen en tres categorías, siendo las dos primeras las más comunes:
• Aprendizaje supervisado: Estos algoritmos cuentan con un aprendizaje previo basado en datos que les permiten tomar decisiones o hacer predicciones, detecta de spam dependiendo de los patrones que ha aprendido del historial de correos (remitente, relación texto/imágenes, palabras clave en el asunto, etc.).
• Aprendizaje no supervisado: Estos algoritmos no cuentan con un conocimiento previo.
• Aprendizaje por refuerzo: El algoritmo aprende a partir de la experiencia propia es capaz de tomar la mejor decisión ante diferentes situaciones de acuerdo a un proceso de prueba y error en el que se recompensan las decisiones correctas.
Es uno de los pilares en la transformación digital.
Aplicaciones:
Compras: Permite hacer sugerencias personalizadas de compras en plataformas online, o recomendar canciones .
Vehículos inteligentes: Gracias a aprendizaje automático podrán ajustar su configuración interna de acuerdo a las preferencias del conductor e inclusive mover el volante solo.
Redes Sociales: Reduce en gran medida el Spam, detecta noticias falsas como contenidos no permitidos en trasmisiones en directo que bloquea automáticamente.
Procesamiento del lenguaje natural: Asistentes como Siri o Alexa traducen instantáneamente de un idioma a otro. Se utiliza para otras tareas complejas como traducir contratos a un lenguaje sencillo o ayudar a los abogados a ordenar grandes volúmenes de información relativos a un caso.
Búsquedas: optimiza resultados de acuerdo a los clics del usuario.
Ciberseguridad: Con un aprendizaje automático para potenciar el escaneado, acelerar la detección y reconocer anomalías.
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