\u00bf<\/strong>D\u00f3nde se usa?<\/h2>\n\n\n\nLa mayor\u00eda de las industrias que trabajan con grandes cantidades de datos han reconocido el valor de la tecnolog\u00eda del machine learning. Obteniendo insights de estos datos, a menudo en tiempo real, las organizaciones pueden trabajar de manera m\u00e1s eficiente o lograr una ventaja sobre sus competidores.<\/p>\n\n\n\n
Esta tecnolog\u00eda est\u00e1 presente en una amplia variedad de campos como las comunicaciones, el transporte, la rob\u00f3tica, la asistencia sanitaria, la industria militar, entre otros tantos. La base del machine learning est\u00e1 en el hecho de que los ordenadores son capaces de \u2018aprender por s\u00ed mismos\u2019 como el ser humano, aunque hay que tener claro que las m\u00e1quinas solo lo hacen a trav\u00e9s de algoritmos que introduce el humano, as\u00ed que su aprendizaje no es independiente.<\/p>\n\n\n\n
Tipos de Machine learning<\/h2>\n\n\n\nAprendizaje supervisado<\/h3>\n\n\n\n
En este tipo de algoritmo, se debe ingresar una cierta cantidad de datos en el sistema, que contiene informaci\u00f3n espec\u00edfica sobre cada variable (variable dependiente). De esta forma, el software podr\u00e1 correlacionar los par\u00e1metros de la variable de identificaci\u00f3n a trav\u00e9s de la descripci\u00f3n proporcionada (variable independiente). Todos los conjuntos de datos proporcionados al sistema servir\u00e1n como entrenamiento para que este analice cualquier informaci\u00f3n nueva y la correlacione con la ya registrada.<\/p>\n\n\n\n
Aprendizaje no supervisado<\/h3>\n\n\n\n
Los algoritmos de aprendizaje no supervisado no tienen etiquetas o descripciones detalladas proporcionadas por el usuario para escribir algoritmos clasificando variables. Por el contrario, se introduce una gran cantidad de datos y par\u00e1metros, y el sistema analiza y correlaciona estos datos y par\u00e1metros mediante similitudes o patrones, estos datos y par\u00e1metros se utilizan para clasificar variables y producir resultados.<\/p>\n\n\n\n
El m\u00e9todo se basa en la agrupaci\u00f3n autom\u00e1tica por par\u00e1metros abstractos similares, que se utilizan para ordenar y analizar los datos individualmente. Los algoritmos no supervisados \u200b\u200bfuncionan aproximadamente de la misma manera que los humanos procesan la informaci\u00f3n. Este m\u00e9todo es un claro ejemplo de c\u00f3mo funcionan los programas o software de reconocimiento facial.<\/p>\n\n\n\n
Aprendizaje por refuerzo<\/h3>\n\n\n\n
Se utiliza a menudo para rob\u00f3tica, juegos y navegaci\u00f3n. Con el aprendizaje con refuerzo, el algoritmo descubre a trav\u00e9s de ensayo y error qu\u00e9 acciones producen las mayores recompensas. Este tipo de aprendizaje tiene tres componentes principales: el agente (el que aprende o toma decisiones), el entorno (todo con lo que interact\u00faa el agente) y acciones (lo que el agente puede hacer). El objetivo es que el agente elija acciones que maximicen la recompensa esperada en cierta cantidad de tiempo. El agente lograr\u00e1 la meta mucho m\u00e1s r\u00e1pido si aplica una buena pol\u00edtica. De modo que el objetivo en el aprendizaje con refuerzo es aprender la mejor pol\u00edtica.<\/p>\n\n\n\n
\u00bfEn qu\u00e9 tipos de negocios funciona el machine learning?<\/h2>\n\n\n\n
Algunos especialistas explican que mientras existan datos disponibles para analizarlos, las posibilidades que puede ofrecer el Machine Learning son casi infinitas. Aunque no nos demos cuenta lo estamos comprobando todos los d\u00edas en Netflix o Spotify, tambi\u00e9n con las respuestas inteligentes en Gmail o con el habla cada vez m\u00e1s natural de Alexa o Siri.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
\u00bfSabes qu\u00e9 significa Machine learning y porque muchas empresas lo usan actualmente? Te lo contamos.<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":3890,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false},"tags":[],"class_list":["post-842","blog","type-blog","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.kordata.it\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/842","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.kordata.it\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.kordata.it\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kordata.it\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kordata.it\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/media\/3890"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.kordata.it\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=842"}],"wp:term":[{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kordata.it\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=842"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}