Derivado de la IA (Inteligencia Artificial), se considera una disciplina científica la cual se encarga de crear sistemas que sean capaces de aprender automáticamente.

La manera en cómo se realiza este aprendizaje es mediante algoritmos que revisan millones de datos que se ingresan y que son capaces de predecir un comportamiento futuro. Con el tiempo, estos sistemas pueden mejorar de manera autónoma sin necesidad que el factor humano intervenga.

Estos algoritmos se pueden clasificar de la siguiente manera:

Aprendizaje supervisado: está basado en aprendizaje o datos que ya se encuentran en un sistema y que son asociados a etiquetas las cuales le permiten tomar decisiones o hacer predicciones. Usualmente se utilizan palabras clave para realizar esta asociación a ciertos datos que son almacenados continuamente.

Aprendizaje no supervisado: está basado en encontrar patrones que puedan ser organizados de alguna manera para tomar decisiones o hacer predicciones. Este algoritmo, por así decirlo, no cuenta con una base de conocimientos previa.

Aprendizaje por refuerzo: en pocas palabras es un algoritmo que aprende a partir de su experiencia. Están basados en un concepto de prueba y error en donde va tomando nota de las decisiones correctas más que en las incorrectas.

En la Transformación Digital es donde podemos observar con mayor frecuencia la aplicación del Machine Learning. Dentro de las aplicaciones con mayor uso de estos algoritmos tenemos las siguientes:

  • Recomendaciones: cuando nos sugieren realizar una compra, escuchar música, viajar a algún destino, todo esto basado en un historial de diferentes usuarios que empaten con nuestro gusto.
  • Vehículos inteligentes: autos que se conducen solos donde el usuario únicamente tiene que disfrutar del paseo. Hoy son cada vez más y más los vehículos que hacen esto posible.
  • Redes sociales: mejorar campañas de publicidad basadas en algoritmos que toman las preferencias de los usuarios. Nos sugieren contenido basado en nuestro historial y predicen tendencias en el mercado (de gran utilidad en el Marketing Digital).
  • Búsquedas: motores de búsqueda que día con día mejoran su aprendizaje, los cuales son medidos a través de los clics de los usuarios todo el tiempo.
  • Ciberseguridad: mejoran la detección de virus y malware que se encuentran en la red. Potencializan el escaneo, detección y mejoran su habilidad de reconocer cualquier anomalía basada en una base de datos muy extensa.

La cantidad de datos que se generan actualmente en todo momento se vuelven de mucha importancia, al extraer esta información se puede suponer una ventaja competitiva para alguien o alguna empresa. Diferentes formas de aplicarlo, múltiples ambientes en donde pueden ser mejorados y automatizar cada vez más nuestra vida son puntos que suelen ser más comunes poner sobre la mesa a la hora de aplicar un aprendizaje automatizado.