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Machine Learning: La herramienta del futuro

Con base en los informes de Gartner Inc., una de las empresas de consultoría e investigación tecnológica más importantes de Estados Unidos, aquellas empresas que adoptan el Machine Learning tienen una gran ventaja respecto a aquellas que no lo hacen.

El Machine Learning es una de las ramas de la inteligencia artificial, que permite que las máquinas adquieran conocimientos y aprendizajes sin haberlas programado para dicho fin, y que tengan la capacidad de aprender constantemente para seguir mejorando. Principalmente, se busca que las máquinas aprendan a hacer proyecciones desarrollando sistemas capaces de identificar patrones.


En las últimas décadas, esta tecnología se ha desarrollado exponencialmente, derivando en 3 principales corrientes para entrenar sistemas de inteligencia artificial:

  • Aprendizaje supervisado: Ocurre cuando las máquinas son entrenadas con datos etiquetados.

  • Aprendizaje no supervisado: Se produce cuando los algoritmos no están programados para detectar un tipo específico de datos, haciendo que la máquina busque similitudes en vez de patrones.

  • Aprendizaje por refuerzo: En este caso, la máquina aprende a base de prueba y error hasta hallar la mejor manera de realizar una actividad.

El Machine Learning aporta una gran innovación en diversas áreas e industrias de la actualidad y podemos encontrarlo en sistemas como Asistentes virtuales, en las recomendaciones de Netflix o incluso en Ciberseguridad bancaria para detectar posibles fraudes en tarjetas de crédito. Esta disciplina ha pasado de ser un objeto de investigación a una herramienta de trabajo indispensable.

De acuerdo con las estadísticas de International Business Machine, cada día se crean 2.5 quintillones de bytes de datos, y cerca del 90% de la data existente en la actualidad ha sido creada en los últimos dos años. Al descubrir y perfeccionar nuevas tecnologías, el ser humano desarrolla habilidades cada vez más complejas y una mayor adaptación al cambio, por lo que se espera que esta herramienta esté cada vez más involucrada en los procesos cotidianos de todas las industrias, incluso en la farmacéutica, donde podría ser útil para realizar predicciones sobre la propagación de pandemias.


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