Machine Learning

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Descripción:

Es una subdivisión de la Inteligencia Artificial que desarrolla algoritmos para que una computadora aprenda y tome decisiones, basada en experiencia y entorno propios, sin ser programadas anteriormente. El también llamado Aprendizaje Automático está centrado en el desarrollo de programas informáticos susceptibles a cambiar con nuevos datos.

El Machine Learning busca entre los datos para encontrar patrones y los utiliza para ajustar las acciones del programa.

Un ejemplo del Machine Learning son los chatbots, que determinan una respuesta, al igual que los programas de reconocimiento de voz.

De acuerdo con información de El Financiero, en el Aprendizaje Automático al software que “aprende” se le llama red neuronal e imita al cerebro humano con miles de millones de neuronas.

Para las compañías es una herramienta muy útil pues con su ayuda es posible detectar y predecir, con base en patrones de comportamiento e historial de datos, cuando un usuario está a punto de darse de baja de un servicio o de dejar de usar un producto.

Otros usos del Machine Learning pueden ser: detectar fraudes en transacciones, predecir fallas y errores en equipos electrónicos, monitorear la productividad de los empleados de una empresa, seleccionar clientes potenciales, saber cuáles son los picos de interacción en una red social, hacer pronósticos médicos o del tránsito en una ciudad, detectar intrusiones en redes, etc.

Existen varios modelos de Aprendizaje Automático o Machine Learning, entre los que se encuentran el modelo geométrico, que puede tener una, dos o múltiples dimensiones; los modelos probabilísticos, que funcionan con base en estadísticas, y los modelos lógicos, que transforman las probabilidades en árboles de decisión.

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