Machine Learning

Llevo ya cierto tiempo detrás de las inteligencias artificiales. Ahora me encuentro profundizando en una materia apasionante. Así que vamos a ir destripando algunos de sus secretos para aquellos que aún no tengáis claro de qué va todo esto.

Empecemos definiendo qué es la Inteligencia Artificial, cuando hablamos de inteligencia artificial nos referimos a la capacidad que puede tener una máquina para percibir su entorno y llevar ciertas acciones para resolver un problema y obtener un resultado deseado. Hablamos de algoritmos basados en el modelo matemático del funcionamiento de nuestras neuronas. Vamos a ver esto un poco mejor:

Si nos fijamos, tenemos unas entradas Xn, que representan las dendritas de las neuronas. Estas entradas serán los datos que vamos a utilizar para alimentar la red y llevan asociado un peso o Wn que representa la importancia que tendría esa entrada. Luego tenemos un cuerpo, representado con una función sumatoria y una función de activación. Las neuronas de nuestro cerebro no se disparan hasta que no alcanzan un cierto nivel de excitación. Podríamos decir que estas se van alimentando poco a poco de señales y cuando estas representan un nivel adecuado entonces esa neurona se activa y lanza una señal a la siguiente. Por último tendríamos una salida representado con Yj  así con todo esto tenemos una representación matemática de cómo funciona todo.

¿Entonces qué es Machine Learning? Es un sistema que aprende automáticamente. Analiza los datos de entrada y predice una posible salida. De estos datos va aprendiendo el patrón que se encuentra dentro de ellos y una vez que ha obtenido este conocimiento es capaz de predecir comportamiento futuros. Esto representa un salto cualitativo a la hora de tratar la información. Nos permite entrar y explorar ámbitos que hasta ahora solo estaban reservados para un personal altamente cualificado. Por ejemplo:

  • Hacer diagnósticos médicos basados en síntomas del paciente.
  • Predecir fallos en equipos tecnológicos.
  • Detectar intrusiones en una red de comunicaciones de datos.
  • Detectar fraude en las transacciones bancarias.
  • Predecir el tráfico urbano.
  • Seleccionar clientes potenciales basándose en comportamientos en las redes sociales, interacciones en la web…
  • Saber cuál es el mejor momento para publicar tuits, actualizaciones de Facebook o enviar las newsletter.
  • Cambiar el comportamiento de una app móvil para adaptarse a las costumbres y necesidades de cada usuario.
  • Decidir cuál es la mejor hora para llamar a un cliente.

Como podemos ver, machine learning es una disciplina en auge y que cada vez está adquiriendo mayor importancia. Las empresas más punteras están apostando fuerte en este campo ya que representa un mercado con enormes beneficios. En próximas entradas os iré contando todos sus secretos y cómo funciona todo por dentro.

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