¿Por qué aprender Machine Learning?
Tags: inteligenciaartifici, ai, machinelearning
Published: 2022-05-20 16:16:47

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title: ¿Por qué aprender Machine Learning?
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date: 2019-12-18 18:53:00 UTC
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El aprendizaje automático o aprendizaje automatizado (rama de la inteligencia artificial), tiene como objetivo identificar patrones complejos en millones de datos, predecir comportamientos todo mediante un algoritmo y que, además de todo son capaces de mejorarse de manera independiente con el tiempo.

Un ejemplo de lo anterior es cuando hacemos uso de los comandos de voz, ya sea por teléfono o mediante otros dispositivos, como los Echo de Amazon, el resultado es lo que el aprendizaje automático proceso con previo análisis de tendencias y relaciones de datos. Y es que este tipo de tecnología hace que nuestras vidas sean fáciles, y esto sin siquiera pensar qué hacemos uso de dicha tecnología.

Recientemente, el sitio profesional de redes sociales LinkedIn lanzó una lista de las habilidades más demandadas del próximo año en algunos países, incluido Estados Unidos. El informe anual de Emerging Jobs de LinkedIn informó que la demanda de puestos de inteligencia artificial y ciencia de datos en el sector industrial ha subido a la cima de la lista más exigente en los EE. UU., Que aumentará en el futuro.

Este año (2019), Mark Zuckerberg, el fundador y CEO de Facebook, habló sobre este mundo tecnológico muy solicitado y planea aprender al respecto.

Los analistas de tecnología predicen que para 2024, se espera que las oportunidades de trabajo en el sector tecnológico aumenten en un 12%, lo cual abrirá la puerta a más empleos nuevos frente a los profesionales del sector de TI.

La Inteligencia Artificial o IA también será importante el próximo año. Los profesionales de la tecnología de inteligencia artificial ganarán protagonismo. Los equipos de especialistas en inteligencia artificial que muestran habilidades en gestión, ciencia de datos y creación de productos innovadores avanzarán. El aprendizaje automático aplicado es una de las habilidades que se utilizarán el próximo año. Actualmente, la importancia de la ciencia de datos está aumentando rápidamente. Tendrán más demanda sí pueden demostrar su capacidad para usar los datos.

**Entonces ¿qué es el aprendizaje automático (Machine Learning)?**

Es una disciplina científica del ámbito de la Inteligencia Artificial que crea sistemas que aprenden automáticamente, es decir, que la computadora tiene la capacidad de aprender cualquier cosa sin escribir el programa por adelantado, eso es aprendizaje automático.

**La máquina que realmente aprende es un algoritmo** que revisa los datos y es capaz de predecir comportamientos futuros. Automáticamente, también en este contexto, implica que estos sistemas se mejoran de forma autónoma con el tiempo, sin intervención humana.

El principio básico del aprendizaje automático es extraer un patrón o modelo de datos específico de una gran cantidad de datos o datos. Luego, usarlo para clasificar nueva información, conocida como “clasificación”. Hablando de, ¿por qué esta clasificación debe hacerse? La respuesta es: supongamos que se solicito que se clasificara uno, dos y cinco pesos, ¿cómo haríamos esto? En cierto modo, podemos dividir el dinero de acuerdo con su magnitud y peso. Porque, la magnitud y el peso de cada peso es un poco diferente. Este tipo de cosas es probablemente más fácil para las personas, pero no para un programa de computadora. Esta clasificación requiere una gran cantidad de datos para que un programador los entienda, de modo que el programa pueda comprender y clasificar el dinero adecuadamente.

Las áreas de aplicación del aprendizaje automático son: reconocimiento de voz, reconocimiento de imágenes y estimación.

Reconocimiento de voz: el reconocimiento de voz se puede transformar en texto al escuchar a las personas a través de aplicaciones de software. La aplicación de aprendizaje automático es un número de desplazamiento, que presenta señales de voz. Se pueden distinguir palabras o sonidos específicos al compartir estas señales en diferentes secciones. Estas señales de voz se crean calculando diferentes tiempos y frecuencias.

Reconocimiento de imágenes: otra aplicación importante de la aplicación de aprendizaje automático es trabajar en el proceso de reconocimiento de imágenes. A menudo, los objetos se definen como imágenes digitales. La imagen digital se calcula contando los píxeles de cada imagen. Funciona de dos maneras: detección de rostros y detección de personajes.

Suposiciones: el uso del aprendizaje automático y la inteligencia artificial se pueden utilizar para estimar un tema. Por ejemplo, el aprendizaje automático puede usarse para predecir si una persona pagará el préstamo antes de otorgar un préstamo bancario. Se requiere el uso de información específica para verificar la viabilidad. En este caso, el papel de los analistas de datos es jugar con esto.

En la actualidad, la demanda de ingenieros de aprendizaje automático está aumentando en grandes institutos, así como en instituciones generales. Varias organizaciones están mostrando incentivos para utilizar la información de la organización y obtener los beneficios necesarios de ella. Los empleados del sector tienen la oportunidad de trabajar como ingenieros de aprendizaje automático, científicos de datos, arquitectos de inteligencia artificial, analistas de negocios y estadísticos. Entre los sectores que ya aprovechan esta innovación analítica, vale la pena destacar casos como:

- Servicios financieros
- Atención de la salud
- Ventas y mercadotecnia
- Gobierno
- Transporte

El campo de aplicación práctica depende de la imaginación y de los datos que estén disponibles en la empresa.

#### Otros artículos que te pueden interesar:

- [The New York Times is looking to machine learning to help it understand reader behavior](https://gigaom.com/2014/06/19/the-new-york-times-is-looking-to-machine-learning-to-help-it-understand-reader-behavior/). via Gigaom.com
- [Machine Learning is Fun!](https://medium.com/@ageitgey/machine-learning-is-fun-80ea3ec3c471) via medium.com
- [Predicting CTR with Online Machine Learning](https://mlwave.com/predicting-click-through-rates-with-online-machine-learning/). via mlwave.com

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