MACHINE LEARNING – APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
Por: Javier Gustavo Pérez Mendieta – Unidad de Investigación y Políticas Municipales
Google (s/f) define al aprendizaje automático (machine learning, como es conocido en inglés) como un “subconjunto de la inteligencia artificial que permite que un sistema aprenda y mejore de forma autónoma con redes neuronales y aprendizaje profundo, sin necesidad de una programación explícita, a través del análisis de grandes cantidades de datos (asimismo) permite que los sistemas informáticos se ajusten y mejoren continuamente a medida que acumulan más experiencias (…) trabaja a través del entrenamiento de algoritmos en conjuntos de datos para lograr un resultado esperado, como la identificación de un patrón o el reconocimiento de un objeto”.
Para Oracle (s/f), el machine learning “es el subapartado de la inteligencia artificial (IA) que se centra en desarrollar sistemas que aprenden, o mejoran el rendimiento, en función de los datos que consumen (…) Cuando interactuamos con bancos, realizamos compras online o usamos redes sociales, los algoritmos de aprendizaje automático entran en juego para que nuestra experiencia sea eficiente, fluida y segura. El aprendizaje automático y la tecnología relacionada se desarrollan rápidamente, y apenas estamos empezando a conocer la superficie de sus capacidades”.
El Ministerio para la Transformación Digital y de la Función Pública de España (2020) considera al machine learning como “una rama dentro del campo de la Inteligencia Artificial que proporciona a los sistemas la capacidad de aprender y mejorar de manera automática, a partir de la experiencia. Estos sistemas transforman los datos en información, y con esta información pueden tomar decisiones. Para que un modelo realice predicciones de manera robusta, necesita alimentarse de datos. Cuantos más, mejor. (…) Este proceso, llevado a cabo por un algoritmo, trata de analizar y explorar los datos en búsqueda de patrones ocultos”.
De acuerdo con Data Scientist (s/f) “Machine Learning o aprendizaje automático es un campo científico y, más particularmente, una subcategoría de inteligencia artificial. Consiste en dejar que los algoritmos descubran «patterns», es decir, patrones recurrentes, en conjuntos de datos. Esos datos pueden ser números, palabras, imágenes, estadísticas, etc. Todo lo que se pueda almacenar digitalmente puede servir como dato para el Machine Learning. Al detectar patrones en esos datos, los algoritmos aprenden y mejoran su rendimiento en la ejecución de una tarea específica”.
En otras palabras, el machine learning o aprendizaje automático forma parte de la inteligencia artificial y consiste en el desarrollo de sistemas informáticos que procesan y analizan una gran cantidad de datos de diferente tipo para identificar patrones y alcanzar conclusiones para la toma de decisiones.
Referencias bibliográficas
Google Cloud (s/f). ¿Qué es el aprendizaje automático (AA)? https://cloud.google.com/learn/what-is-machine-learning?hl=es-419
Oracle (s/f) ¿Qué es el machine learning? https://www.oracle.com/co/artificial-intelligence/machine-learning/what-is-machine-learning/
Ministerio para la Transformación Digital y de la Función Pública de España (31 de agosto de 2020). ¿Cómo aprenden las máquinas? Machine Learning y sus diferentes tipos. https://datos.gob.es/es/blog/como-aprenden-las-maquinas-machine-learning-y-sus-diferentes-tipos
Data Scientist (s/f). Machine Learning: definición, funcionamiento, usos. https://datascientest.com/es/machine-learning-definicion-funcionamiento-usos
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