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¿QUÉ ES EL MACHINE LEARNING?

Los algoritmos pueden detectar patrones de comportamiento que son utilizados para una toma de decisiones más efectiva, además de ayudar a la obtención de soluciones precisas.


El aprendizaje autónomo es una aplicación de la inteligencia artificial, la cual busca crear sistemas que sean capaces de tomar decisiones, este aprendizaje es posible gracias a la detección de patrones dentro de un conjunto de datos que permite a la máquina tomar decisiones, un ejemplo del uso de esta tecnología son los chatbots que utilizan el machine learning para determinar una respuesta con base en el procesamiento del lenguaje natural.

El principal objetivo del machine learning es desarrollar la capacidad de generalizar y asociar, esto es posible al hacer que la máquina replique las capacidades cognitivas del ser humano mediante modelos que generalicen la información que se les presenta para hacer predicciones. Sus algoritmos se dividen en tres categorías:

  • Aprendizaje supervisado. Requiere de intervención humana para la creación de etiquetas en el histórico de datos, de esta manera la máquina puede predecir un resultado probable.

  • Aprendizaje no supervisado. Utiliza datos históricos que no han sido etiquetados con el objetivo de encontrar patrones a partir del propio análisis de datos.

  • Aprendizaje por refuerzo. La máquina realiza sus predicciones con base a pruebas y errores en un número de diversas situaciones.


Una de las principales ventajas de los algoritmos es su naturaleza interactiva, aprendiendo repetidamente para optimizar resultados, cuando ocurre un error, los algoritmos de aprendizaje automático se corrigen y comienzan una nueva interacción del análisis en tiempo real, esta velocidad de respuesta permite optimizar la toma de decisiones y mejora la predicción de resultados.

Los algoritmos pueden detectar patrones de comportamiento que son utilizados para una toma de decisiones más efectiva, además de ayudar a la obtención de soluciones precisas y supone un ahorro de tiempo considerable. La capacidad de extraer información valiosa supone una ventaja competitiva para las empresas, de acuerdo con un estudio realizado, el 54% de los directivos están haciendo inversiones significativas en inteligencia artificial.

Entre las actividades en las que se puede aplicar este tipo de tecnología se encuentran: predicciones económicas, detección de fraudes, diagnósticos médicos, buscadores en internet, sistemas de reconocimiento de voz y optimización de campañas digitales.


En los negocios, las aplicaciones del machine learning son diversas, esta tecnología permite analizar el mercado y determinar el momento adecuado para hacer un ajuste de precios de acuerdo a la demanda, estimar si el crecimiento de las ventas, identificar clientes potenciales, reconocer qué empleados pueden ser más rentables, gracias a métodos de optimización más precisos.

Los algoritmos basados en machine learning son capaces de enfocar la búsqueda de usuarios y extraer resultados útiles en función de patrones específicos según el perfil del consumidor, la interpretación de volúmenes masivos de datos es fundamental para implementar estrategias efectivas.

Para que el machine learning pueda desarrollarse correctamente en el ámbito empresarial, el primer paso es entender los principios básicos de esta tecnología basada en el reconocimiento de algoritmos, la inteligencia artificial debe ser incorporada paulatinamente a cada área de trabajo con la respectiva supervisión humana.

Con el machine learning los procesos de negocio se automatizan, los directivos podrán desarrollar sus estrategias de crecimiento basados en los patrones identificados por esta tecnología, dando como resultado empresas capaces de actuar en el momento adecuado y reconocer oportunidades de mercado.


Por Mauricio Sánchez.

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