Antes de definir con claridad qué es el machine learning, hay que tener en cuenta que este concepto apareció por primera vez en el año 1959. Hoy en día se trata de un término muy relevante en las disciplinas basadas en la administración de grandes paquetes de datos con el objetivo de hacer predicciones. Además, guarda ciertas similitudes con el deep learning, pero son dos áreas totalmente diferentes.
¿Qué es machine learning y para qué sirve?
El primer aspecto llamativo sobre qué es el machine learning y para qué sirve es que hay que tener en cuenta que se trata de una de las áreas del ámbito de la inteligencia artificial. Esta disciplina sirve para que los ordenadores puedan identificar y analizar de forma automática a los grandes patrones de datos para predecir tendencias y patrones.
El machine learning en español se traduce como “aprendizaje automático”. Además, se divide en tres aspectos, uno de ellos es el aprendizaje no supervisado que se basa en que los algoritmos no tienen un conocimiento previo de los datos a los que se exponen. Su único objetivo es ordenarlos.
Otro es el aprendizaje por esfuerzo en el que los algoritmos acumulan experiencia en la gestión de datos y toman las mejores decisiones al administrarlos, y, finalmente, aparece el aprendizaje supervisado en el que hay un aprendizaje previo que se basa en usar etiquetas para agrupar datos, tomar decisiones y realizar predicciones.
Hoy en día el machine learning sirve para hacer sugerencias de compra a los usuarios, crear vehículos inteligentes, mejorar la interfaz de las redes sociales y la de los motores de búsqueda, aumentar la ciberseguridad o incrementar la efectividad de la telemedicina.
Diferencia entre machine learning y deep learning
La diferencia entre machine learning y deep learning radica en que en el primer caso el sistema de Inteligencia Artificial se adapta de forma automática al análisis y a la gestión de datos. Tan solo necesita una mínima interferencia humana. Por otro lado, el deep learning parte de la base de que es un aprendizaje automático que se realiza a través de un sistema de redes neuronales prefabricadas que se asemeja a la forma de aprender que tiene el cerebro humano.
