Si deseas estudiar Ingeniería de Sistemas, existen algunos factores que debes tomar en cuenta. Uno de estos se relaciona con las herramientas que fomentarán tu aprendizaje a lo largo de la carrera, siendo el machine learning una de ellas. Después de todo, la capacidad actual de aprendizaje de las máquinas está presente en muchos aspectos de la vida.
El aprendizaje automático está detrás de las recomendaciones de películas que recibimos en las plataformas digitales, la capacidad de los asistentes virtuales para reconocer el habla o la capacidad de los vehículos autónomos para ver la carretera.
Pero su origen como rama de la Inteligencia Artificial data de varias décadas atrás. ¿Por qué esta tecnología es tan importante ahora y qué la hace tan revolucionaria? Con el fin de que puedas responder estas interrogantes, en Autónoma te explicamos qué es el machine learning y para qué sirve.
El machine learning o aprendizaje automático es el proceso de usar modelos matemáticos de datos para ayudar a una computadora a aprender sin instrucciones directas. Se considera un subconjunto de la Inteligencia Artificial.
El aprendizaje automático usa algoritmos para identificar patrones dentro de los datos, y esos patrones luego se usan para crear un modelo de datos que puede hacer predicciones. Con más datos y experiencia, los resultados del aprendizaje automático son más precisos, al igual que los humanos mejoran con más práctica.
La adaptabilidad del aprendizaje automático lo convierte en una excelente opción en escenarios donde los datos siempre cambian, la naturaleza de la solicitud o la tarea siempre cambian, o la codificación de una solución sería realmente imposible.
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Como se mencionó anteriormente, el machine learning se considera un subconjunto de la Inteligencia Artificial. Una computadora “inteligente” piensa como un ser humano y realiza tareas por sí misma.
Una forma de entrenar una computadora para imitar el razonamiento humano es usar una red neuronal, que es una serie de algoritmos que se modelan a partir del cerebro humano.
Una vez que se identifican las fuentes de datos, se compilan los datos disponibles. El tipo de datos que tienes puede ayudar a informar qué algoritmos de aprendizaje automático puedes usar.
A medida que revisa tus datos, se identifican las anomalías, se desarrolla la estructura y se resuelven los problemas de integridad de los datos.
Los datos preparados se dividen en dos grupos: el conjunto de entrenamiento y el conjunto de prueba. El conjunto de entrenamiento es una gran parte de tus datos que se utilizan para ajustar tus modelos de machine learning con la máxima precisión.
Cuando estés listo para seleccionar tu modelo de datos final, el conjunto de prueba se utiliza para evaluar el rendimiento y la precisión.
Revisa el resultado para encontrar información, sacar conclusiones y predecir resultados.
El aprendizaje automático puede ayudar a identificar un patrón o estructura dentro de los datos estructurados y no estructurados, lo que ayuda a identificar la historia que cuentan los datos.
El aprendizaje automático es excelente en la minería de datos y puede llevarte un paso más allá, mejorando tus capacidades con el tiempo.
Las interfaces adaptables, el contenido dirigido, los chatbots y los asistentes virtuales habilitados por voz son ejemplos de cómo el aprendizaje automático puede ayudar a optimizar la experiencia del cliente.
A medida que las tácticas de fraude cambian constantemente, el machine learning sigue el ritmo, monitoreando e identificando nuevos patrones para detectar intentos antes de que tengan éxito.
El machine learning puede extraer datos relacionados con los clientes para ayudar a identificar patrones y comportamientos, lo que te permite optimizar las recomendaciones de productos y brindar la mejor experiencia posible al cliente.
Una aplicación de machine learning es la automatización de procesos, que puede liberar tiempo y recursos, lo que le permite a tu equipo concentrarse en lo que más importa.
Los ingenieros de machine learning trabajan para traducir los datos sin procesar recopilados de varias canalizaciones de datos en modelos de ciencia de datos que se pueden aplicar y escalar según sea necesario.
Un profesional de este tipo conecta esos datos estructurados con los modelos definidos por los científicos de datos con los que trabaja. Además, los ingenieros de aprendizaje automático también desarrollan algoritmos y crean programas que permiten que las máquinas, las computadoras y los robots procesen los datos entrantes e identifiquen patrones.
¡Ahora conoces cuál es la utilidad del machine learning! Como viste, las ventajas son amplias. Esperamos que este artículo te haya sido útil y tengas la oportunidad de utilizar esta herramienta a lo largo de tu vida profesional.
Si deseas estudiar esta carrera en la Universidad Autónoma del Perú, pero tienes dudas relacionadas con el contenido educativo, recuerda que estamos a tu disposición para atender tus consultas.
