La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) son palabras de moda que se utilizan cada vez más para analizar las próximas tendencias en ciencia de datos y otras tecnologías. Sin embargo, ¿son estos dos conceptos realmente guisantes en la misma vaina?
La inteligencia artificial es un concepto más amplio de máquinas inteligentes que realizan varias tareas por sí mismas. Mientras que Machine Learning es una aplicación de Inteligencia Artificial donde las máquinas aprenden de los datos que se les proporcionan utilizando varios tipos de algoritmos. Por lo tanto, Machine Learning es un método de análisis de datos que automatiza la construcción de modelos analíticos, lo que permite que las computadoras encuentren información oculta sin estar programadas explícitamente para hacerlo. Suena como la solución perfecta para todos nuestros problemas tecnológicos, ¿no es así?

Evolución del aprendizaje automático

Arthur Samuel, un pionero estadounidense en el campo de los juegos de computadora y la inteligencia artificial, acuñó el término "Machine Learning" en 1959 mientras trabajaba en IBM. Durante sus primeros días, Machine Learning nació del reconocimiento de patrones con la teoría de que las computadoras pueden aprender de patrones en los datos sin estar programados para realizar tareas específicas. Los investigadores interesados ​​en la Inteligencia Artificial desarrollaron posteriormente algoritmos con los que los ordenadores o máquinas podían aprender de los datos. Como resultado de esto, cada vez que las máquinas estaban expuestas a nuevos datos, también podían adaptarse de forma independiente .

Es una ciencia que no es nueva, pero que está cobrando un nuevo impulso, principalmente gracias a las nuevas tecnologías informáticas que han evolucionado en las últimas décadas.
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Muchos algoritmos de Machine Learning existen desde hace mucho tiempo. Pero, la capacidad de aplicar automáticamente cálculos matemáticos complejos a grandes conjuntos de datos es un nuevo desarrollo que se está presenciando. Estos son algunos ejemplos de aplicaciones de aprendizaje automático con las que puede estar familiarizado:

• Recomendaciones en línea de Amazon y Netflix.
• YouTube detectando y eliminando contenido terrorista en la plataforma.
• Saber lo que dicen los clientes sobre ti en Twitter

El auge del aprendizaje automático

Se considera que la aparición de Internet, así como el aumento masivo de la información digital que se genera, almacena y pone a disposición para su análisis, son los dos factores importantes que han llevado a la aparición del aprendizaje automático. Con la magnitud de los datos de calidad de Internet, las opciones económicas de almacenamiento de datos y las capacidades mejoradas de procesamiento de datos, los algoritmos de aprendizaje automático se ven como un vehículo que impulsa el desarrollo de la inteligencia artificial a un ritmo vertiginoso en los últimos tiempos.

Redes neuronales

Una red neuronal funciona en un sistema de probabilidad al poder hacer declaraciones, decisiones o predicciones basadas en los datos que se le alimentan. Además, un circuito de retroalimentación permite un mayor "aprendizaje" mediante la detección; también modifica el proceso de aprendizaje en función de si sus decisiones son correctas o incorrectas.
Una red neuronal artificial es un sistema informático con redes de nodos inspiradas en las neuronas del cerebro animal. Se puede enseñar a tales redes a reconocer y clasificar patrones a través de ejemplos presenciales en lugar de decirle al algoritmo cómo reconocer y clasificar patrones exactamente. Las aplicaciones de redes neuronales derivadas del aprendizaje automático pueden leer fragmentos de texto y reconocer la naturaleza del texto, ya sea una queja o una nota de felicitación. También pueden escuchar una pieza musical, decidir si es probable que haga feliz o triste a alguien y encontrar otras piezas musicales similares. Además, pueden incluso componer música que exprese el mismo estado de ánimo o tema.
En un futuro cercano, con la ayuda del Aprendizaje Automático y la Inteligencia Artificial, debería ser posible que una persona se comunique e interactúe con dispositivos electrónicos e información digital gracias a otro campo emergente de la IA llamado Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL). La PNL se ha convertido en una fuente de innovación de vanguardia en los últimos años, y una que depende en gran medida del aprendizaje automático.

Las aplicaciones de PNL intentan comprender la comunicación humana, tanto escrita como hablada, y comunicarse utilizando varios idiomas. En este contexto, Machine Learning ayuda a las máquinas a comprender los matices del lenguaje humano y responder de una manera que es probable que comprenda una audiencia en particular.
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Entonces, ¿quién lo está usando realmente?

La mayoría de las industrias que trabajan con grandes cantidades de datos han reconocido el valor del aprendizaje automático. Las grandes empresas obtienen información procesable vital en tiempo real a partir de los datos almacenados y, por lo tanto, pueden aumentar la eficiencia u obtener una ventaja sobre sus competidores.

Servicios financieros

Los bancos y otras empresas utilizan Machine Learning para identificar información importante en los datos generados y, por lo tanto, prevenir fraudes. Estos conocimientos pueden identificar oportunidades de inversión o ayudar a los inversores a saber cuándo operar. La minería de datos también puede identificar a los clientes con perfiles de alto riesgo o usar la vigilancia cibernética para advertir a los clientes sobre el fraude y, por lo tanto, minimizar el robo de identidad.

Marketing y ventas

Los sitios web de comercio electrónico utilizan tecnología de aprendizaje automático para analizar el historial de compras en función de compras anteriores, para recomendar artículos que pueden gustarle y promocionar otros artículos. La industria minorista está recurriendo a la capacidad de los sitios web para capturar datos, analizarlos y utilizarlos para personalizar una experiencia de compra o implementar campañas de marketing.
En resumen, la Inteligencia Artificial y, en particular, el Aprendizaje Automático, ciertamente tienen mucho que ofrecer hoy en día. Con su promesa de automatizar tareas mundanas y ofrecer ideas creativas, las industrias de todos los sectores, desde la banca hasta la atención médica y la fabricación, están cosechando los beneficios.

Eventualmente, los científicos esperan desarrollar una inteligencia artificial similar a la humana que sea capaz de aumentar la velocidad de varias funciones automatizadas, especialmente con la llegada de los chatbots en el ámbito de Internet . Gran parte del emocionante progreso que hemos visto en los últimos años se debe a los cambios progresivos en la Inteligencia Artificial, que han sido provocados por el Aprendizaje Automático. Esta es claramente la razón por la que Machine Learning está a punto de convertirse en el próximo gran avance en el ámbito de las ciencias de datos.
Así que adelante, actualícese para mantenerse a la vanguardia.