Todas las aplicaciones del machine learning

Programación

Tokio School | 03/12/2020

Hoy te vamos a contar algunas de las aplicaciones del machine learning en distintos campos y ámbitos que seguro que te suenan. ¿Te interesa? Seguro que en los últimos años has escuchado hablar muchas veces del machine learning, una de las aplicaciones del desarrollo de inteligencias artificiales.

Desde el principio, los algoritmos de la inteligencia artificial han evolucionado con el objetivo de analizar y obtener mejores resultados.

Lo que en un principio parecía algo sacado de una película de ciencia ficción, hoy es una poderosa realidad que puede ayudar en muchas áreas. Por ese motivo son cada vez más las empresas y los sectores interesados en utilizar el machine learning para mejorar sus procesos y su competitividad.

Uno de los campos que más profesionales cualificados demanda en la actualidad. Quédate con nosotros y descubre todas las aplicaciones del machine learning.

 

¿Qué es el machine learning?

El machine learning o aprendizaje automático es una rama dentro del campo de la inteligencia artificial cuyo objetivo es dotar a los ordenadores de algoritmos que tengan la capacidad de aprender. ¿Cuál es la ventaja de esto? Son muchas, pero en realidad su utilidad fundamental radica en que gracias al machine learning se elimina la necesidad de programar de forma explícita.

El machine learning hace que no sea necesario que un desarrollador utilice muchísimas horas programando todos los escenarios y excepciones posibles para hacer un programa.

Su principal finalidad es aportar datos que parten de la información que suministra el programador a través de un algoritmo que el programa usa para crecer, aprender y predecir cómo serán los nuevos casos basándose en la experiencia anterior.

 

Funcionamiento del machine learning

Como te decíamos, el objetivo de este campo de la inteligencia artificial es que un programa o un ordenador sea capaz de aprender desarrollando capacidades para asociar y generalizar intentando replicar las facultades cognitivas del ser humano. Pero, ¿cómo lo hace?

Pues el ingrediente clave, en este caso, son los datos. A través del machine learning se asimilan una gran cantidad de datos que el ordenador o programa no percibe como tal, sino que los asimila como una gran lista de ejemplos prácticos que sirven para que aprenda.

 

Tipos de algoritmos

Las aplicaciones del machine learning se consiguen a través de los algoritmos que los programadores especializados crean. Existen tres categorías principales de algoritmos para el aprendizaje automático:

  • Supervised Learning o aprendizaje supervisado
  • Unsupervised learning o aprendizaje no supervisado
  • Reinforcement learning o aprendizaje por refuerzo

Trabajo del programador

A estas alturas a lo mejor te estás preguntando cuál es la función de un programador en este campo si la máquina o el programa es capaz de aprender solo. Pero es que alguien tiene que ser el que le diga cómo, qué y para qué tiene que aprender.

De esta forma, la principal tarea de un programador especializado en machine learning es alimentar los algoritmos con datos para que se produzca el aprendizaje y el ordenador sepa qué hacer en cada excepción.

El programador de machine learning perfecciona, además, los algoritmos para que sean lo más precisos posibles para las tareas programadas.

 

Aplicaciones del machine learning

Todo esto del machine learning suena muy interesante y parece un campo con muchas posibilidades, ¿a qué sí? Vamos a ir ahora el meollo de la cuestión y vamos a ver cuáles son las principales aplicaciones del machine learning en la actualidad.

A medida que la tecnología evoluciona y a medida que se siguen realizando nuevos descubrimientos en el campo de la inteligencia artificial, las aplicaciones del machine learning aumentan cada vez más. Aquí te dejamos con algunos ejemplos del potencial de esta especialización en la actualidad:

  • Detección de rostro. Los dispositivos aprenden cuál es tu rostro reconociéndola como una imagen. Está siendo muy usando en aplicaciones como Instagram o en bancos de imágenes.
  • Gmail. Esta plataforma integra el Machine Learning para evitar el correo no deseado (o spam) en la bandeja de entrada. El sistema entiende y aprende de los ejemplos pasados, para tomar decisiones en el futuro basándose en ellos.
  • Antivirus. Aprende a detectar softwares maliciosos basándose en datos introducidos previamente y en predicciones posibles.
  • Genética. Importante para la clasificación de secuencias de ADN.
  • Generación de textos. Interpreta los textos que se le proporcionan a través del algoritmo y de un etiquetado concreto que permite que el dispositivo genere sus propios textos.
  • Vehículos autónomos y robots. Se está utilizando el machine learning en los coches para que estos se manejen solos, reconociendo la ruta, tomando en cuenta los coches y el entorno que le rodea. Además, son capaces de aprender de sus errores y mejorar su comportamiento.
  • Análisis de imágenes de alta calidad. Gracias al machine learning se pueden reconocer millones de imágenes de entre aquellas que ha introducido a través del algoritmo.
  • Detectar fraudes en transacciones. Empresas como PayPal y monedas electrónicas como BITCOIN ya utilizan el machine learning para combatir el blanqueo de dinero y los fraudes.
  • Finanzas. Crear algoritmos para aprender los patrones de inversión para así comprar y vender de la manera más eficiente.
  • Marketing. Permite conocer más a los clientes e impulsar las ventas. Es así como el machine learning es utilizado para aprender los hábitos del cliente potencial y ofrecerle aquellos productos o servicios que se adapten a sus necesidades. Sirve también para el remarketing.
  • Reconocimiento de Voz. Siri, Alexa o Cortana. Las tres asistentes de voz más populares y que aprenden de tu información para poder entenderte mejor cuando le formulas preguntas.
  • Videojuegos. Se utiliza esta tecnología para darle vida a los bots que interactúan con el jugador. Antes solo eran una inteligencia artificial, ahora, además, se adaptan y aprenden en función de las decisiones que tome el jugador.

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Estas son algunas de las aplicaciones del machine learning en la actualidad, pero se trata de un campo en el que se sigue trabajando y mejorando todos los días. ¿Quieres formar parte de él? Pues vas a necesitar formación especializada.

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