Tu tienda de ropa online favorita te muestra prendas que encajan con tus gustos o tu app de música te propone que escuches las canciones que te gustan ¿por qué crees que ocurre esto? El kit de la cuestión es la tecnología ‘Machine Learning‘ o aprendizaje automático, una rama de la inteligencia artificial (IA) que permite a los ordenadores aprender de manera autónoma y realizar algunas acciones sin necesidad de ser programados con anterioridad.
Es la base sobre la que funciona Siri, Alexa o el asistente de Google que llevamos en nuestros smartphone.
¿Qué es el Machine Learning?
Esta disciplina que pertenece al campo de la Inteligencia Artificial dota a los ordenadores, a través de algoritmos, de la capacidad de identificar patrones en datos masivos y elaborar predicciones. Mediante este análisis predictivo los ordenadores podrán realizar algunas tareas específicas sin haber tenido que ser programados.
El término ‘Machine Learning’ no es nuevo, en 1959 Arthur Samuel, empleado de IBM acuñó esta expresión. Samuel consiguió uno de los hitos más conocidos del ‘machine learning’ al lograr que un ordenador IBM 701 ganase a un humano al juego de las damas.
En los últimos años este término ha ganado relevancia debido en gran parte al boom de los datos, de hecho, esta técnica de aprendizaje automático es una parte imprescindible del Big data.
Métodos del ‘Machine learning’
En función de los algoritmos que emplean existen tres métodos principales de ‘Machine Learning’, los dos primeros son los más comunes:
- Aprendizaje supervisado: Este tipo de algoritmos cuentan con un aprendizaje previo que se basa en un sistema de etiquetas, por ejemplo, asociadas a unos datos que les facilitan y permiten tomar decisiones y hacer predicciones.
- Aprendizaje no supervisado: Este de algoritmo no cuenta con ningún tipo de conocimiento previo, debe coger el caos de datos y encontrar patrones que permitan organizarlos de alguna manera.
- Aprendizaje por refuerzo: El objetivo de este tipo de aprendizaje es que el algoritmo aprenda a partir de su propia experiencia para que sea capaz de tomar la mejor decisión ante diferentes situaciones mediante un proceso de prueba y error.
La tecnología ‘Machine Learning’ en las Apps
Este tipo de tecnología es muy utilizada en las apps móviles. Los Asistentes virtuales, por ejemplo, utilizan el procesamiento del lenguaje para identificar lo que el usuario necesita. Gracias al Learning Machine y mediante el reconocimiento de voz, los asistentes virtuales ejecutarán acción solicitada.
En las apps de redes sociales y marketing también podemos ver el uso de este tipo de tecnología. Los algoritmos hacen que a cada usuario le aparezcan perfiles o publicaciones afines a sus gustos.
La geolocalización también hace uso de este tipo de tecnologías, gracias a ellas las apps son capaces de identificar y predecir en qué lugares habrá más tráfico por ejemplo, y de esta manera poder ofrecer la mejor ruta posible a los usuarios.
Finalmente, este tipo de tecnología ofrece una herramienta que facilita mucho la comunicación de las empresas con sus clientes y que está presente en muchas apps, se trata de los chatbots. Gracias a ellos se puede interactuar de una manera más rápida y en cualquier momento con los usuarios.
