Introducción a Machine Learning

¿Por qué Machine Learning o aprendizaje automático es importante?

Machine Learning moldeará nuestro futuro con más fuerza que cualquier otra innovación en este siglo. Cualquiera que no lo entienda pronto se sentirá abandonado, despertando en un mundo lleno de tecnología que se siente cada vez más como magia.
La velocidad de aceleración ya es asombrosa. Después de varios periodos de falsas esperanzas en las últimas cuatro décadas, los rápidos avances en el almacenamiento de datos y el poder de procesamiento de las computadoras, han cambiado drásticamente el juego en los últimos años.
Los algoritmos de Machine Learning los utilizamos diariamente y, en ocasiones, es tan normal su uso que no nos damos cuenta que se encuentran programado con esta tecnología.introducción a machine learning 1
Los correos electrónicos es uno de los primeros ejemplos que nos dan al momento de aprender sobre Machine Learning. Se puede decir que fue uno de los algoritmos que se empezaron a utilizar de manera masiva y, que en su momento y hasta el día de hoy, lo hemos agradecido infinitamente. El simple hecho que se pueda detectar si un correo recibido es algo que nos interesa o simplemente un correo no deseado hace que nos ahorremos mucho tiempo en el día a día.
Otra de las aplicaciones que usamos diariamente es el reconocimiento facial eintroducción a machine learning 2n las fotos que publicamos en Facebook. Este es uno de los algoritmos que ha perfeccionado en los últimos años Facebook y es considerado uno de los mejores en está área. Con el simple hecho de publicar una foto en la plataforma, el modelo realiza un escaneo de la misma y lo compara con los datos que tiene almacenado, relacionando los nombres de cada una de las personas que se encuentran en la foto.

introducción a machine learning 3

 

Las recomendaciones de las películas de Netflix conjuga una serie de algoritmos que unidos realiza las recomendaciones de las películas y series. Acá el algoritmo aprende tanto de las películas vistas, las películas que dejamos de ver, las que incluimos en nuestra lista de visualización, así como también si utilizamos un celular una tableta o una pantalla, y muchas más información que se utiliza para realizar las mejores recomendaciones para cada uno de los usuarios.
Un dato curioso de Netflix es que para el año de 2006 publicó un concurso de Machine Learning y minería de datos que revolucionaría por el completo el mundo de la ciencia de datos. El propósito era sencillo: Netflix quería mejorar la precisión de sus predicciones respecto a cuánto le gustaría a un usuario determinada película, basada en su historial de preferencias. Para ese entonces, Netflix ya había desarrollado un sistema de recomendación propio, el cual hacía recomendaciones personales de nuevas películas basado en cuanto le guste o disguste al usuario otras películas. Sin embargo, la empresa estaba deseosa de experimentar nuevos enfoques y abrió el concurso a cualquier persona que pudiese desarrollar un algoritmo que mejorara, en por lo menos 10%, las predicciones del algoritmo propio sobre el mismo set de datos. El premio para quien lograra este objetivo era de 1 millón de dólares.
El equipo ganador de este concurso fue BellKor’s Pragmatic Chaos quienes registraron un algoritmo que generaba una mejora de 10.06%. Sin embargo, Netflix nunca llegó a utilizar el algoritmo ganador ya que el mismo contaba con más de 800 algoritmos lo que hacía un cambio significativo de tecnología para soportar cientos de algoritmos trabajando simultáneamente.
Estos son tan solo algunos de los ejemplos de aplicaciones que usamos cotidianamente y funcionan bajo algoritmos de Machine Learning. Cada día es más común descubrir máquinas en roles tradicionalmente ocupados por humanos.
ebook introducción a machine learning

1 thought on “Introducción a Machine Learning”

  1. Hola, bucando data para hacer un trabajo de un curso en la Universidad, llegue a este blog. Y la verdad que está muy bién trabajado y ordenado. Siempre he escuchado sobre esta tecnología pero no me animaba a ver a detalle, dado que las web no son tan ordenadas. Ahora voy a seguir este cursi y esta página. Gracias por el esfuerzo que haces para que nosotros podamos aprender.

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *