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Machine Learning: qué es y cómo funciona

Machine Learning: qué es y cómo funciona
#Datos
29 de abr - min de lectura

¿Estás listo para convertirte en un Data Scientist?


Esta tecnología nos afecta todos los días, pero ¿cómo funciona y cuál es su poder dentro de las empresas?

Socio de la Inteligencia Artificial (IA), el aprendizaje automático es un sistema de que funciona de manera muy inteligente.  

Pero, de todos modos, ¿qué es el aprendizaje automático?

El proceso se basa en la idea de que los sistemas pueden aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones con la menor intervención humana posible. Y, además del mercado laboral, en empresas e industrias, este tipo de tecnología ya forma parte de nuestra vida diaria.

De hecho, esta tecnología ya nos impacta ya que las empresas de todas las industrias lo están utilizando el machine learning. Por ejemplo, gracias a esta tecnología es que Netflix sugiere películas y series. Lo mismo hacen YouTube y los sitios de compras. Por eso es que luego de que un usuario investiga sobre un producto, aparecen otros relacionados.  

Aplicaciones prácticas de Machine Learning

Esta tecnología se alimenta de datos. Cuanto más se migren al sistema, se harán más preguntas y aparecerán nuevas respuestas para resolver los problemas. La operación se produce a través de algoritmos que realizan un análisis completo de los datos, encuentran patrones y elaboran predicciones que nunca podríamos imaginar. 

Tipos de aprendizaje automático

Supervisión Aprendizaje supervisado: el sistema recibe una serie de datos que contienen la respuesta correcta;

Learning Aprendizaje no supervisado: en este modelo, no hay resultados esperados ni respuestas correctas. Un ejemplo de este modelo es la investigación sobre hábitos de consumo;

Learning Aprendizaje semi-supervisado: la combinación de los dos modelos anteriores;

Aprendizaje de refuerzo de refuerzo: a diferencia de todos los demás, se puede comparar con un robot que se ha lanzado en cualquier lugar y tiene la misión de recopilar datos para adaptarse y sobrevivir.

Además, existen diferentes métodos, que incluyen estadísticas, que se utilizan para que Machine Learning alcance el rendimiento esperado. Pueden ser regresión, agrupamiento, entre otros. Los usos más comunes del aprendizaje automático son:

➜ Motores de búsqueda en línea

➜ Recopilación y análisis de datos

➜ Detección de spam

➜ Organización y clasificación de información

➜ Soluciones de automatización

➜ Reconocimiento biométrico

➜ Sistemas de recomendación de Sistemas de vigilancia

➜ Robots y vehículos autónomos

Y cuando se aplica el aprendizaje automático al marketing digital, por ejemplo, esta tecnología brinda esa ayuda para convertir clientes potenciales, aprende de comportamientos pasados, ayuda a segmentar clientes y también procesa, analiza y predice comportamientos. 

Cómo convertirse en un científico de datos

El científico de datos es el profesional más buscado del siglo XXI, según la Harvard Business Review . La Ciencia de datos , siendo una marca nueva área de la hoja tiene alta demanda de profesionales cualificados . Y estas demandas solo tienden a crecer.

Pensando precisamente en esta necesidad, Digital House tiene un curso de Ciencia de Datos para aquellos que desean ingresar a este mercado de oro como Data Scientist. Durante las clases, los estudiantes aprenden a aplicar técnicas de estadística inferencial y algoritmos de Machine Learning usando NumPy, Pandas y Scikit-learn, Python Machine Learning, entre otros. 

¿Estás listo para convertirte en un Data Scientist? Podés acceder al plan  de estudios del programa de Data Science haciendo clic acá.


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