El aprendizaje automático o Machine Learning, es una rama de la Inteligencia Artificial que se enfoca en desarrollar algoritmos y técnicas que permiten a las computadoras aprender de forma automática a partir de datos, sin ser programadas explícitamente.
Existen varios tipos de aprendizaje automático, como el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje por refuerzo. Veamos las dos categorías principales: el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado.
- El aprendizaje supervisado es cuando las computadoras son entrenadas con un conjunto de datos etiquetados, es decir, datos que ya han sido categorizados o clasificados. El objetivo es que la computadora aprenda a predecir la clase de nuevos datos. Por ejemplo, si se entrena una computadora con imágenes etiquetadas de perros y gatos, la computadora podría aprender a identificar perros y gatos en imágenes nunca vistas antes.
- En el aprendizaje no supervisado las computadoras buscan patrones y relaciones en los datos sin la ayuda de etiquetas. El objetivo es descubrir estructuras ocultas en los datos. Un ejemplo de esto sería agrupar clientes similares en un supermercado basados en sus compras previas.
El Machine Learning se utiliza en una variedad de aplicaciones, como el reconocimiento de voz, el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora, la detección de fraudes y la optimización de sistemas.
Además, el Machine Learning es una parte importante del campo de la ciencia de datos o data science. La ciencia de datos se refiere al proceso de obtener conocimiento y entender los datos mediante técnicas estadísticas, matemáticas y computacionales.
Una persona interesada en aprender Machine Learning, debería formarse como Data Scientist, una de las vías más rápidas y populares es un Bootcamp en Data Science y Machine Learning que puede formarte para trabajar los datos desde diferentes áreas de la ciencia de datos y ayudarte a dominar tanto el aprendizaje supervisado como el no supervisado.
El Machine Learning se utiliza en el campo de la ciencia de datos para analizar y entender grandes conjuntos de datos, descubrir patrones y tendencias, y tomar decisiones automatizadas basadas en esos datos. Es una herramienta esencial para el análisis predictivo y la minería de datos.
Se trata de una herramienta que permite una gran amplitud de aplicaciones, sobre todo a nivel tecnológico, un bootcamp en data science te da las habilidades necesarias para entender el uso de los datos, cómo trabajarlos y conseguir desarrollar proyectos. Se estima que la mayor parte de los proyectos que se desarrollan en las empresas que no están dirigidos por personas formadas en el tratamiento de datos, fracasa, lo que supone una gran pérdida de recursos y oportunidades.
Además, el Machine Learning se combina con otras disciplinas de la ciencia de datos, como la estadística, el procesamiento de lenguaje natural y la visualización de datos, para crear un enfoque completo para el análisis de datos.