ABC del Machine Learning - Bismark Colombia

ABC del Machine Learning

robot presentacion machine learning

Un término que está entre nosotros, lo oímos en algunas conversaciones del ámbito tecnológico, son dos palabras que, aunque las veíamos lejanas, son una realidad.  No obstante, es un término que parece difícil de entender, por eso decidimos hacer este artículo, para aprender contigo qué significa y dónde está la oportunidad de negocios.

Cómo nace el Machine Learning

Nació a partir de búsquedas ambiciosas dentro de la Inteligencia Artificial (IA) en los 60´s, más específicamente es una subrama de la IA proveniente de las ciencias de la computación y la neurociencia.

Cómo definir ML

Machine Learning – ML – significa aprendizaje automático de máquinas o aprendizaje automatizado; es un campo de las ciencias de la computación que les da a las computadoras la habilidad de aprender sin ser explícitamente programadas, basándose en datos.

Yendo más allá, gracias a la existencia de algoritmos surgen hallazgos o conclusiones importantes provenientes de una serie de datos; esto ocurre sin que el ser humano intervenga, dé instrucciones o escriba códigos.

Indagando más a fondo, sin saber qué es un algoritmo es difícil tener claro el concepto de ML. Un algoritmo es una secuencia o es una serie ordenada de instrucciones, pasos o procesos que llevan a la solución de un determinado problema.

El objetivo del Machine Learning es que las personas y las máquinas trabajen juntos para resolver problemas prácticos, de aquí que estas aprendan a operar como un humano lo haría (mediante la experiencia obtenida), precisamente de esto se encargan los algoritmos, de aprender con base en los datos obtenidos.

Funciona partiendo de que todo aprendiz tiene la capacidad de generalizar y asociar, para esto, en el mundo de las computadoras o máquinas, se forman modelos que lo hacen con exactitud y precisión, es decir predicen, y lo hacen a partir del elemento clave: los datos. A esta amplia gama de datos se le llama Big Data; los datos son percibidos como una gran lista de ejemplos prácticos que arrojan resultados.

En qué casos se aplica actualmente

Algunas empresas han comenzado a implementar la tecnología en sus sistemas para automatizar procesos.

Algunos ejemplos:

  1. Seguridad de datos
  2. Seguridad personal
  3. Comercio financiero
  4. Cuidado de la salud
  5. Marketing personalizado
  6. Detección de fraudes
  7. Recomendaciones
  8. Búsqueda online
  9. Predicciones climáticas

Bismark está incursionando en este mundo armando soluciones funcionales para las empresas que desean aplicar Machine Learning en sus procesos.

Fuentes:

https://blog.adext.com/es/machine-learning-guia-completa

https://sites.google.com/site/presentacioncartagoti10/definicion-de-algoritmos

https://es.wikipedia.org/wiki/Aprendizaje_autom%C3%A1tic

https://blogthinkbig.com

 

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