Uno de los tópicos de los cuáles se habla más en Inteligencia Artificial es el conocido como aprendizaje automático o en inglés machine learning (ML), y en este post te quiero compartir un poco de mi experiencia en ML y su uso en la industria.

De acuerdo con el científico Tom M. Mitchell, “el aprendizaje automático es el estudio de los algoritmos informáticos que permiten a los programas mejorar automáticamente a través de la experiencia”.

¿Cómo es que un algoritmo aprende de la experiencia? En pocas palabras, este conjunto de reglas e instrucciones (algoritmos) aprenden muy similar a nosotros los humanos y eso es cuando tenemos información descriptiva que nos permite crear relaciones, encontrar patrones, reconocer imágenes u objetos, etc. Para ello necesitamos una base de conocimiento de la cuál partir y que sirva como insumo para entrenar nuestros algoritmos.

Hay dos aprendizajes automáticos más conocidos, y son:

  • Aprendizaje supervisado (supervised learning). Utiliza conjuntos de datos etiquetados para entrenar un algoritmo, esto significa que tenemos características que nos ayudan a entender lo que se presenta en los datos y además tiene una etiqueta que lo identifica.
  • Aprendizaje no supervisado (unsupervised learning). Caso contrario al aprendizaje supervisado en este caso el conjunto de datos no se encuentran etiquetados y el algoritmo intenta dar sentido a esas relaciones, patrones, detecciones y lo que pueden ser los componentes principales para su aprendizaje.

ML sigue tomando relevancia en la industria porque es una manera de resolver problemas complicados del mundo real y provee un conocimiento que puede ser utilizado para mejorar nuestra calidad de vida.

En lo personal, me parece interesante ver como se aplica ML a áreas tan importantes como la medicina, finanzas, agronomía y educación. Logrando que estas áreas puedan mejorar significativamente sus hallazgos, toma de decisiones y generen herramientas para potencializar las soluciones.

Si es un área que te interesa empezar a abordar te recomiendo el curso de Freecodecamp y que además es completamente gratuito y adicionalmente puedas realizar tus proyectos en la plataforma de Kaggle.

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