Curso para principiantes sobre MACHINE LEARNING

¿QUÉ ES MACHINE LEARNING?

El ‘machine learning’ –aprendizaje automático– es una rama de la inteligencia artificial que permite que las máquinas aprendan sin ser expresamente programadas para ello. Una habilidad indispensable para hacer sistemas capaces de identificar patrones entre los datos para hacer predicciones.
Esta tecnología está presente en un sinfín de aplicaciones como las recomendaciones de Netflix o Spotify, las respuestas inteligentes de Gmail o el habla de Siri y Alexa.

APLICACIONES PRÁCTICAS DEL ‘MACHINE LEARNING’

El Machine Learning es uno de los pilares sobre los que descansa la transformación digital. En la actualidad, ya se está utilizando para encontrar nuevas soluciones en diferentes campos, entre los que cabe destacar:

  1. Recomendaciones: permite hacer sugerencias personalizadas de compra en plataformas online o recomendar canciones.
  2. Vehículos inteligentes: según el informe Automotive 2025: industry without borders de IBM, en 2025 ya veremos coches inteligentes en las carreteras. Gracias al aprendizaje automático, estos vehículos podrán ajustar la configuración interna (temperatura, música, inclinación del respaldo, etc.) de acuerdo a las preferencias del conductor e, incluso, mover el volante solos para reaccionar al entorno.
  3. Redes sociales: Twitter, por ejemplo, se sirve de algoritmos de Machine Learning para reducir en gran medida el spam publicado en esta red social mientras que Facebook, a su vez, lo utiliza para detectar tanto noticias falsas como contenidos no permitidos en retransmisiones en directo que bloquea automáticamente.
  4. Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN): a través de la comprensión del lenguaje humano, asistentes virtuales como Alexa o Siri pueden traducir instantáneamente de un idioma a otro, reconocer la voz del usuario e incluso analizar sus sentimientos.
  5. Búsquedas: los motores de búsqueda se sirven del aprendizaje automático para optimizar sus resultados en función de su eficacia, midiendo la misma a través de los clics del usuario.
  6. Medicina: investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) ya utilizan el Machine Learning para detectar con mayor antelación el cáncer de mama, algo de vital importancia ya que su detección temprana aumenta las probabilidades de curación.
  7. Ciberseguridad: los nuevos antivirus y motores de detección de malware ya se sirven del aprendizaje automático para potenciar el escaneado, acelerar la detección y mejorar la habilidad de reconocer anomalías.

DISTINTOS ALGORITMOS DE ‘MACHINE LEARNING

  1. Aprendizaje supervisado: estos algoritmos cuentan con un aprendizaje previo basado en un sistema de etiquetas asociadas a unos datos que les permiten tomar decisiones o hacer predicciones.
  2. Aprendizaje no supervisado: estos algoritmos no cuentan con un conocimiento previo. Se enfrentan al caos de datos con el objetivo de encontrar patrones que permitan organizarlos de alguna manera.
  3. Aprendizaje por refuerzo: su objetivo es que un algoritmo aprenda a partir de la propia experiencia. Esto es, que sea capaz de tomar la mejor decisión ante diferentes situaciones de acuerdo a un proceso de prueba y error en el que se recompensan las decisiones correctas.

“En definitiva, el ‘machine learning’ es un maestro del reconocimiento de patrones, y es capaz de convertir una muestra de datos en un programa informático capaz de extraer inferencias de nuevos conjuntos de datos para los que no ha sido entrenado previamente”.


Esta capacidad de aprendizaje se emplea también para la mejora de motores de búsqueda, la robótica, el diagnóstico médico o incluso la detección del fraude en el uso de tarjetas de crédito.

CONOCIMIENTOS Y HABILIDADES QUE ADQUIERES REALIZANDO ESTE CURSO

  1. Aprenderás los principios básicos de diversos algoritmos de machine learning.
  2. Aprenderás su aplicabilidad práctica.
  3. Aprenderás a cargar, limpiar, transformar y analizar conjuntos de datos.
  4. Podrás aplicar de forma práctica diversos modelos de predicción o agrupación.
  5. Aprenderás a comparar el desempeño de cada uno de ello.

Para acceder al curso selcciona el siguiente botón

También te podría gustar...

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada.