¿Qué es Machine Learning?

Machine Learning es una técnica de análisis de datos que enseña a los ordenadores a hacer lo que resulta natural para los seres vivos, es decir, aprender de la experiencia. Este tipo de aprendizaje automático utiliza métodos de cálculo para “aprender” información directamente de los datos sin depender de una ecuación predeterminada como modelo.

¿En qué áreas se puede aplicar?

El Machine Learning es una pieza clave para resolver problemas en las siguientes áreas:

• Finanzas: calificación crediticia y trading algorítmico.
• Biología computacional: detección de tumores, descubrimiento de fármacos y secuenciación del ADN
• Procesamiento del lenguaje natural: aplicaciones de reconocimiento de voz.
• Procesamiento de imágenes y visión artificial: reconocimiento facial, detección de movimiento y objetos.
• Automoción, sector aeroespacial y fabricación: mantenimiento predictivo.
• Transporte: predicciones de tráfico y optimización de las redes de movilidad.

Por ejemplo, se puede aplicar machine learning en la creación de algoritmos que puedan analizar obras de arte, tal como lo hicieron los investigadores del Laboratorio de Arte e Inteligencia Artificial de la Universidad de Rutgers, quienes desarrollaron algoritmos que clasificaron los estilos de más de 1700 cuadros de 66 artistas distintos dentro de un intervalo de 550 años con un 60% de precisión.

También se puede implementar en la optimización del uso de energía de climatización en grandes edificios. La mayoría de edificios de oficinas, hospitales y centros comerciales tiene un sistema ineficiente de calefacción, ventilación y aire acondicionado porque no toma en cuenta los patrones de clima variables, los costes variables de la energía o las propiedades térmicas de los edificios.

Por esta razón, se están desarrollando ciertas tendencias tecnológicas que serán muy importantes para la implementación del machine learning en las organizaciones. Estas son:

• Disponibilidad de datos bien gobernados: Esto permitirá a los profesionales conocer mejor el origen de los datos e identificar cuáles son de calidad. De esta manera, los sistemas de machine learning podrán operar con la información adecuada, descartando las irrelevantes y extrayendo las conclusiones más correctas de los datos.
• Capacitación profesional en machine learning
• Nuevos perfiles de especialistas en big data: Se comenzará la contratación de empleados con perfiles especializados en inteligencia artificial y machine learning.

Sin embargo, uno de los retos más grandes e inmediatos del Machine Learning es la capacidad de entender y dominar el lenguaje. Una vez, seamos capaces de crear algoritmos que procesen el lenguaje natural, comenzará una auténtica revolución tecnológica.