El Machine Learning es el profesor de las máquinas.
A diferencia de la programación tradicional, donde se le dan a la máquina un conjunto de instrucciones específicas para llevar a cabo una tarea, el Machine Learning (ML) le permite a la máquina aprender por sí misma… ¿Cómo es posible conseguirlo…?
El ML es una rama de I.A. que se encarga del estudio y el desarrollo de algoritmos y técnicas que permiten a las máquinas aprender y mejorar sus habilidades de manera autónoma sin ser expresamente programadas para ello.
Existen diferentes tipos de ML, pero en general se pueden clasificar en dos grandes categorías:
1. El aprendizaje supervisado. Consiste en proporcionar a la máquina un conjunto de datos etiquetados (ya clasificados o categorizados). La máquina los utiliza para aprender a realizar la tarea de clasificación por sí misma, y luego se le somete a un conjunto de datos no etiquetados para ver cómo se desempeña.
2. El aprendizaje no supervisado es cuando se le proporciona a la máquina un conjunto de datos sin etiquetar y se le deja que descubra patrones y relaciones por sí misma.
Un ejemplo común de ML es el filtro de spam automático de correo electrónico. En este caso, la máquina aprende a distinguir entre emails no deseados (spam) y correos legítimos a través del análisis de ejemplos de cada tipo de correo electrónico.
Otro ejemplo de ML es el reconocimiento de voz ya que las máquinas pueden aprender a reconocer y transcribir el habla humana de manera muy precisa. Esto se logra entrenando a la máquina con un gran conjunto de grabaciones, para luego someterla a pruebas con voces nuevas para evaluar su precisión.
El ML también se utiliza en el análisis de datos de salud, la predicción del clima, el análisis de tendencias en redes sociales y muchas otras áreas.
Aunque el ML puede ser muy útil, también presenta algunas limitaciones. Uno de los principales problemas es la necesidad de una gran cantidad de datos etiquetados de calidad suficiente para entrenar a la máquina, lo que puede ser costoso y laborioso de conseguir.
Otra limitación del ML es que a veces es difícil entender cómo llegó a una determinada decisión o predicción. Esto puede ser especialmente problemático en aplicaciones críticas, como el diagnóstico médico o el análisis financiero, donde es importante entender el proceso de toma de decisiones.
A pesar de estos desafíos, el ML se está convirtiendo cada vez más en una parte integral de muchas industrias que están aprovechando este aprendizaje automático para extraer información de mejor calidad, aumentar la productividad, reducir los costos y obtener más valor de sus datos.
Nubeprint, con 5 patentes registradas, ofrece una solución MPS gestionada con algoritmos y filtros dinámicos. En 2013, desarrolla el primer motor de I.A. para MPS y, desde 2017, dispone de un Machine Learning (ML) desarrollado específicamente para MPS: mediante este aprendizaje automático, el sistema desarrolla el reconocimiento de patrones y la capacidad de aprender continuamente, con predicciones basadas en el Big Data, tras lo cual realiza los ajustes necesarios sin haber sido programado específicamente para ello. Nubeprint, con clara vocación de futuro, apuesta por los avances tecnológicos e invierte el 30% de sus recursos en I+D+i, obteniendo a finales de 2022 el certificado de Pyme Innovadora (Innovative SME, AENOR EA 0047).
FUENTE: tecon.es/ Nubeprint
